图片经过Backbone提取到的特征经过转置卷积提升分辨率后,得到一个特征图 (C, H, W) 特征图经过一层 1x1 卷积得到 (K, H, W) 的 Heatmap,其中 K 等于关键点个数 对于每一个关键点的预测,我们使用一张二维的高斯分布来监督,逐点计算MSE loss 思考题:为什么 Heatmap 方法里上采样提升分辨率是很重要的? 回顾卷积层的运算
误差代码可以参见HRNet (lib.core.loss.py)，具体训练过程代码可以参见HRNet (lib.core.function.py)如...
axis=(0,1,2))# Vectorized version of the operationiterate=K.function([model.input],[pooled_grads,last_conv_layer.output[0]])pooled_grads_value,conv_layer_output_value=iterate([img_array])foriinrange(512):# VGG16最后一层有512个特征图conv_layer_output_value[:,:,i]*=pool...
可以将预测的关键点坐标与真实的关键点坐标进行比较,计算误差。 python # 评估函数 def evaluate_keypoints(predictions, labels): mse = nn.MSELoss() errors = [] for pred, label in zip(predictions, labels): pred_keypoints = np.unravel_index(np.argmax(pred.cpu().numpy()), pred.shape) label_...
简要说明一下整体在做什么,先通过下方的ActivationsAndGradients获取模型推理过程中的梯度和激活函数值,计算要可视化的类的loss(其它类的都忽略),通过这个loss计算可视化类对应的梯度图,将其进行全局平均池化获得每个feature maps通道的加权系数,与feature maps进行通道上加权,并在通道上做均值获得单通道图,再ReLU即输出对...
将示例文件 outages.csv 读入到表中。示例文件中包含表示美国电力中断事故的数据。该表包含六列:Region、OutageTime、Loss、Customers、RestorationTime 和 Cause。显示每一列的前五行。 T = readtable('outages.csv');T(1:5,:) ans=<em>5×6 table</em>RegionOutageTimeLossCustomersRestorationTimeCause___ _...
2.3 使用JSLoss规范heatmap的分布 这部分想法挺好的,随着论文读的多了,这种思想随处可见 不懂分布的点击 原始Heatmap就是一种单一分布(Delta分布)到学习一种分布关系(二维Gaussian分布) 3D Heatmap是从二维Gaussian分布转换到3D的任意分布 这篇论文是将3D的任意分布转换到三维Gaussian分布 ...
14.步骤5,训练网络,将heatmap的loss值和输出层的loss值,加权相加后,训练网络,因为分支前的前半部分网络,heatmap网络和分类网络共享权重,所以heatmap学习到的图像特征会使分类网络收益; 15.步骤6,使用训练的网络推理时,去掉仅训练使用的网络,节省计算量。
self.desc_params = self.config["model"]["dense_loss"]["params"] self.descriptor_loss = descriptor_loss self.desc_loss_type = "dense" elif self.config["model"]["sparse_loss"]["enable"]: print("use sparse_loss!") self.desc_params = self.config["model"]["sparse_loss"]["pa...