这部分代码复制自CenterNet官方实现,https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/CenterNet/nets/dla34.py 3.1 基础模块 首先是三个模块,BasicBlock和Bottleneck和ResNet中的一致,BottleneckX实际上是ResNeXt中的基础模块,也可以作为DLA中的基础模块。DLA34中调用的依然是BasicBlock。 classBasicBlock(nn.M...
这部分代码复制自CenterNet官方实现,https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/CenterNet/nets/dla34.py 3.1 基础模块 首先是三个模块,BasicBlock和Bottleneck和ResNet中的一致,BottleneckX实际上是ResNeXt中的基础模块,也可以作为DLA中的基础模块。DLA34中调用的依然是BasicBlock。 classBasicBlock(nn.M...
DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 1. 简介 Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。如何将不同深度,将...
DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Conv…
这部分代码复制自CenterNet官方实现,https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/CenterNet/nets/dla34.py 3.1 基础模块 首先是三个模块,BasicBlock和Bottleneck和ResNet中的一致,BottleneckX实际上是ResNeXt中的基础模块,也可以作为DLA中的基础模块。DLA34中调用的依然是BasicBlock。
在CenterNet 的原始论文中,针对骨干网络进行了深入研究,对沙漏网络(Hourglass)、DLA(深层聚合网络,Deep Layer Aggregation)以及ResNet(残差网络)这三种算法的骨干网络进行了细致比较。鉴于 CenterNet 的设计理念在很大程度上借鉴了关键点检测算法,因此选取这几种在关键点检测领域有一定影响力的网络作为骨干网络就显得顺理成...
作者使用 DLA 的全卷积上采样版本进行密集预测,该版本使用迭代深度聚合来对称地增加特征图分辨率。作者增强了从低层到输出部分的带有可变形卷积(DCN)的跳连部分,在每一个上采样层都使用3x3的可变行卷积来替代原始的卷积。另外在每一个输出的头部都增加一个256通道的3x3的卷积层,最后使用一个1x1卷积进行输出。
CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文从结构和代码对hourglass进行讲解。 本文对应代码位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/Simple_CenterNet 1. Ground Truth Heatmap 在开始讲解骨干网络之前,先提一下上一篇文章中有几位群友私聊我...
2. DLA-34 : 37.4% COCOAP and 52 FPS 3. Hourglass-104 : 45.1% COCOAP and 1.4 FPS 每个网络内部的结构不同,但是在模型的最后输出部分都是加了三个网络构造来输出预测值,默认是80个类、2个预测的中心点坐标、2个中心点的偏置。 三种网络结构如下图所示 ...
DLA/DCN/DCNv2 操作本身进行修改。DCNv1用的是在普通卷积中学习了offset,即 y(p)=∑k=1Kwk⋅x(p+pk+Δpk)y(p) = \sum_{k=1}^Kw_k...任务,在不大幅度提高计算量的情况下,提升了性能。 这个结构可以用来替代空洞卷积。 还存在什么问题? 存在的问题在DCNV2中提了。3.DeformableConvNets v2: More...