通过整合lightweight openpose的收获

1.transformer是对lable和image进行处理。

2.训练时图片的批度都是一个大小，验证时可不必遵循。

3.paf就是向量图一个x一个y。

4.neck是左肩和右肩的关键点。

5.最后一个keypoint是heatmap的热图因为mask只跟关键点有关他是关键点集合互补值应该，他们之和为1。

6.这里是a(x_ca,y_ca)b(x_ba,y_ba),a差乘b=|a||b|sin=(x_ca * y_ba - y_ca * x_ba)。math.fabs(x_ca * y_ba - y_ca * x_ba)。

7.croppad是去裁切图片保证了图片统一的大小。大小是368，368

8.transfomer只是数据增强的一种方法。俩个开源训练代码transfomer不同，可以用同一个验证代码进行验证。

val验证时对图像的处理。

1.归一化。

2.转置通道.permute(2, 0, 1)。