HRFormer采用HRNet中的多分辨率并行设计。首先HRFormer在stem和第一阶段都采用卷积,因为研究结果已经证明了卷积在图像处理的前期表现得更好。并且HRFormer在整个处理过程中保持高分辨率流,并行处理中、低分辨率流有助于提高高分辨率表示。利用不同分辨率的特征图,HRFormer模型能够模拟图像的多尺度变化。同时HRFormer通过与...
代码地址:https://github.com/HRNet/HRFormer HRNet:下雨前:HRNet的理解和代码 HRFormer就是HRNet的transformer版本,但是性能更好(比Swin-transformer在COCO上高1.3的AP,参数量少50%,运算量少30%),这是全方位的提升啊。 也对比了HRNet,在ImageNet, PASCAL-Context, and COCO分别涨点2%, 1.5%, 1.6%,只需要HRNet...
由国科大&北大&MSRA联合提出高分辨率Transformer《HRFormer》,代码已开源! 详细信息如下: 导言: 在本文中,作者提出了一种高分辨率 Transformer(High-Resolution Transformer ,HRT),用于学习密集预测任务的高分辨率表示,而原始的视觉Transformer 只能处理低分辨率表示,并且具有较高的显存和计算成本。 HRT利用了高分辨率卷积网...
我们提供了一种高分辨率Transformer (HRFormer),它可以为密集的预测任务学习高分辨率表示,而原始的Vision Transformer产生低分辨率表示,并具有较高的内存和计算成本。我们利用了高分辨率卷积网络(HRNet)中引入的多分辨率并行设计,以及本地窗口自注意(该自注意对小的非重叠图像窗口进行自我注意),以提高内存和计算效率。此外...
HRFormer: High-Resolution Vision Transformer for Dense Predict Yuhui Yuan, Rao Fu, Lang Huang, Weihong Lin, Chao Zhang, Xilin Chen, Jingdong Wang NeurIPS 2021|December 2021 Download BibTex We present a High-Resolution Transformer (HRFormer) that learns high-resolution representations for dens...
同时HRFormer通过与多尺度融合模块交换多分辨率特征信息,能够混合使用短距离和长距离注意力。在每一个分辨率下,HRFormer使用采用局部窗口的自注意力机制来降低内存消耗和计算复杂度。 研究人员还将表示映射划分为一组非重叠的小图像窗口,并在每个图像窗口中分别进行自注意力,这个操作将内存和复杂度从二次降低到到线性。
本文分享NeurIPS 2021论文『HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction』,HRNet又出续作啦!由国科大&北大&MSRA联合提出高分辨率Transformer《HRFormer》,代码已开源! 详细信息如下: 导言: 在本文中,作者提出了一种高分辨率 Transformer(High-Resolution Transformer ,HRT),用于学习密集预测任务的高分辨率表...
简介:HR-Former | 随迟但到,HRNet+Transformer轻装归来(非常值得学习!!!)(二) 4 4.1 姿态估计 表3在COCO val上将HRT与具有代表性的卷积方法进行了比较,如HRNet和最近的几种变换方法,包括PRTR、TransPose-H-A6和TokenPose-L/D24。与384x288的HRNet-W48相比,HRT-B的增益为0.9%,参数减少了32%,FLOPs数减少了...
HRFormer:学习高分辨率表征 本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT),它可以通过学习高分辨率表征来完成密集的预测任务,而原来的Vision Transformer学习的则是低分辨率表征,同时具有很高的内存和计算成本。 HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction 论文: https://arxiv.org/abs/2110.09408 代码(已开源...
项目链接:https://github.com/HRNet/HRFormer 导言: 在本文中,作者提出了一种高分辨率 Transformer(High-Resolution Transformer ,HRT),用于学习密集预测任务的高分辨率表示,而原始的视觉Transformer 只能处理低分辨率表示,并且具有较高的显存...