在DeepPrior上做了改进：1. 基础网络结构换成ResNet；2. 改进手部定位网络; 3. 数据增强
训练数据增强
旋转
放缩
平移
Online Augmentation
在训练时对输入图片做上述(旋转，缩放，平移)操作，保证每个epoch模型看到的都是不完全相同的输入。这能很好的提升鲁棒性。
更加鲁棒的先验
使用增强的数据PCA初始化瓶颈层
手部定位网络
DeepPrior默认手部即距离摄像头最近的物体，从而截取出手部区域。本文在DeepPrior基础上，应用CNN回归预测中指的掌指关节点用于修正边界框。
取消平均池化，加入两个全连接层
相较于DeepPrior有不错改善
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