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基于空间变换卷积神经网络的姿态估计：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在计算机视觉领域，姿态估计一直是一个核心且富有挑战性的研究课题。姿态估计旨在通过对图像或视频中的目标物体进行分析，从而确定其在空间中的位置和方向信息，在诸多领域有着广泛应用前景。随着深度学习技术的迅猛发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）凭借其强大的特征学习能力，在姿态估计任务中展现出了卓越的性能，逐渐成为该领域的主流方法。
基于空间变换卷积神经网络的姿态估计方法，更是在传统卷积神经网络的基础上，引入了空间变换机制，进一步增强了模型对目标物体在不同姿态下的特
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