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Article summary:
1. 传统的基于图像的3D人体姿势和网格估计方法直接从输入图像中回归人体网格模型的参数，但这种方法破坏了输入图像中像素之间的空间关系，并且无法建模预测的不确定性。为了解决这些问题，文章提出了一种基于图像到lixel（线+像素）预测网络的方法。
2. 提出的I2L-MeshNet通过在1D热力图上为每个网格顶点坐标预测per-lixel概率，而不是直接回归参数。这种lixel-based 1D热力图保留了输入图像中的空间关系，并且能够建模预测的不确定性。
3. 实验证明，基于图像到lixel预测的方法比之前的方法表现更好。文章还提供了公开可用的代码链接。
Article analysis:
对于上述文章的批判性分析，以下是一些可能的观点和问题：
1. 潜在偏见及其来源：文章没有明确提到作者的背景或利益关系，因此无法确定是否存在潜在偏见。然而，如果作者与某个特定机构或公司有关联，可能会影响他们对该领域的研究结果和观点。
2. 片面报道：文章没有提及其他竞争方法或算法，并声称所提出的I2L-MeshNet优于以前的方法。这种片面报道可能导致读者对该方法的实际效果和与其他方法的比较缺乏全面了解。
3. 无根据的主张：文章声称直接从输入图像回归参数是高度非线性映射，并且不能建模预测不确定性。然而，文章没有提供充分的证据来支持这些主张。缺乏实验证据可能使读者难以相信这些主张。
4. 缺失的考虑点：文章没有讨论数据集选择、模型训练过程中使用的损失函数、超参数调整等方面的详细信息。这些都是影响算法性能和可靠性的重要因素，但未被充分考虑。
5. 所提出主张的缺失证据：尽管文章声称I2L-MeshNet优于以前的方法，但没有提供充分的实验证据来支持这一主张。缺乏与其他方法进行比较的实验结果可能使读者难以评估该方法的真实性能。
6. 未探索的反驳：文章没有讨论可能存在的批评观点或对该方法的潜在反驳。这种未探索的反驳可能导致读者对该方法的局限性和可靠性产生疑问。
7. 宣传内容和偏袒：文章中提到代码公开可用，但没有提及任何潜在局限性或问题。这种宣传内容可能会使读者对该方法过分乐观，并忽视其潜在风险或限制。
8. 是否注意到可能的风险：文章没有明确讨论使用单个RGB图像进行3D人体姿势和网格估计所面临的困难和挑战。这种缺乏对潜在风险和限制的认识可能导致读者对该方法过于乐观。
9. 没有平等地呈现双方：文章只关注了所提出方法的优点，而忽略了其他竞争方法或算法的优点。这种不平等地呈现双方可能导致读者对整个领域发展趋势的误解。
总之，上述文章在提出新方法时存在一些潜在的问题和缺陷，包括片面报道、无根据的主张、缺失的考虑点和证据等。读者应该保持批判性思维，并对该方法的实际效果和可靠性进行进一步评估。