利用Fsa-Lin版本的频域自注意力替换了第一阶段的全部自注意力。其中,通过P1将Query数量从128×128压缩至16×16,并通过 将(Key, Value)的数量从16×16压缩至8×8。最后,在ADE20K数据集上进行了语义分割实验。表中展示了未经任何重新训练和微调两种情况下的网络性能。可以看出,规模较大的网络性能损失都很小,说明...
FSANet是一个轻量级的头部动作识别模型,非常地快,模型大小只有1.1Mb,同时在多个数据集上超过了当时(2019)轻量级模型的sota,并且也非常接近重量级模型的sota。FSANet模型只需要输入单帧RGB静态图就可以估计头部动作(三个欧拉角),不需要用到深度数据,比基于深度数据的模型更具有实际意义。另外,与另一个经典结构hopenet相比...
老师说,这就是fsa-net的工作原理,它通过先看整体,再专注细节,帮助计算机做得更好。 老师给我们发了一些图片,我们需要让fsa-net原理来帮忙分析。虽然我还不是完全懂,但我觉得它真的很有用,像个小助手一样,帮助计算机变得更聪明。我以后也要多学习,做一个能理解fsa-net原理的小小专家! fsa-net原理2 今天放学...
SSR-net通过输入一张图片,输出k个集合的stage 参数包括、、pk、ηk、Δk,然后通过soft stage-wise regression去计算年龄。这种方法可以用在任意的回归问题上,本文与SSR-net不同的是,我们预测的是一个3D向量不是一个Scalar,把两个stream的顺序颠倒了(后面讲),然后用了特征聚合跟进一步提升效果。 四. FSA-net ...
FsaNet can also enhance MASK R-CNN for instance segmentation on COCO. In addition, utilizing the proposed module, Segformer can be boosted on a series of models with different scales, and Segformer-B5 can be improved even without retraining. Code is accessible at https://github.com/zfy-csu/...
https://github.com/shamangary/FSA-Net/blob/master/0191.pdf Tsun-Yi Yang,Yi-Ting Chen,Yen-Yu Lin, andYung-Yu Chuang This paper proposes a method for head pose estimation from a single image. Previous methods often predicts head poses through landmark or depth estimation and would require ...
本文来源于2019A类会议CVPR的论文FSA-Net,对其中一部分进行翻译 摘要: 本文提出了一种基于单个图像的头部姿态估计方法。以往的方法往往是通过landmark或depth估计来预测头部姿态,计算量大。我们的方法是基于回归和特征聚集。为了得到一个紧凑的模型,我们采用了soft stagewise regression方案。现有的特征聚集方法将输入视为...
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Pytorch implementation of FSA-Net: Learning Fine-Grained Structure Aggregation for Head Pose Estimation from a Single Image - omasaht/headpose-fsanet-pytorch
FSA-Net: Learning Fine-Grained Structure Aggregation for Head Pose Estimation From a Single Image 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 561 作者:TY Yang,YT Chen,YY Lin,YY Chuang 摘要: This paper proposes a method for head pose estimation from a single image. Previous methods often predict ...