这是同一研究团队使用HRNet作为骨干用于自下而上的姿势跟踪的新网络。作者解决了自底向上姿势估计中比例尺变化的问题(如上所述),并指出他们能够通过输出多分辨率热图并使用HRNet提供的高分辨率表示来解决该问题。 HigherHRNet优于COCO数据集上的所有其他自下而上的方法,对于中型人员而言尤其如此。HigherHRNet还可以在CrowdPo...
Headquartered in Singapore where it was founded in 1992, HRnetGroup started off as a 4-person team. Today, with over 900 consultants spread across 13 Asian cities, we are definitively; the leading recruitment and staffing firm in Asia.
(ii)与CPN w/o和w/ OHKM相比,HRNet规模稍大,复杂度稍高;(iii)与之前表现最好的SimpleBaseline相比,小型网络HRNet-W32取得了显著改进,具有相似模型大小和GFLOP的主干ResNet50增加了3.0个点,而模型大小和GFLOP2倍的主干ResNet152增加了1.4个点。 HRNet可以从(i)针对ImageNet分类问题进行预处理的模型训练中受益:HRN...
论文解读:《Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition》(HRNet) 1.网络架构特点 2.网络架构与已有研究的对比 一、HRNet网络架构说明 1.并行多分辨率的策略 2.分辨率拓展时机 3.跨分辨率融合/聚合方式 4.head输出多样化 二、HRNet网络复现代码讲解 1.导入依赖 2.构建占位符 3.建立基本的3x...
介绍模型:HRNet的first stage是一个高分辨率的子网络,随后的stage逐步增加由高分向低分的子网络,这些多分辨率的子网络并行连接。同时HRNet还会进行重复的多尺度融合,每个高分到低分的表达都会从其他并行的高分到低分表达里共享信息,产生更丰富的分辨率表达,因此,预测的关键点热图可能更准确,在空间上也更精确。 介绍数据...
总结一下HRNet创新点: 将高低分辨率之间的链接由串联改为并联。 在整个网络结构中都保持了高分辨率的表征(最上边那个通路)。 在高低分辨率中引入了交互来提高模型性能。 3. 效果 3.1 消融实验 对交互方法进行消融实验,证明了当前跨分辨率的融合的有效性。
HRNet的设计思想主要包括以下几点：构建全能的视觉网络：HRNet旨在解决对位置敏感任务至关重要的问题，如人体姿态估计、语义分割和目标检测等。它通过创新的网络架构设计，提供了一个强大的视觉问题解决主干。保持高分辨率表示：与现有方法不同，HRNet在整个过程中保持高分辨率表示。这一设计使得网络能够捕捉到更...
HRNet保持高分辨率表征,利用重复的多分辨率表征信息交换增强其表达能力,使模型所学的表征在空间精度上有显著的提升。实验中,我们首先在MS COCO数据集中的关键点检测任务上进行了消融实验,验证了表征分辨率的重要性和重复的多分辨率表征信息交换的有效性;然后在MS COCO、PoseTrack等标准数据集中与最先进的方法进行公平对比...
HRNetV2:(用于分割) 将低分辨率特征用双线性插值上采样; 多尺度特征融合,直接concat; 融合后面加一个1×1卷积。 HRNetV2p:(用于检测) 将低分辨率特征用双线性插值上采样; 多尺度特征融合,直接concat; 对得到的高分辨率特征做平均池化,三次,得到4种尺度的表达,类似FPN的操作。
KeypointToHeatMap——将关键点映射为热力图。我们在理论部分说到,HRNet是基于热力图实现关键点检测,不清楚的可以去原理详解篇寻找寻找答案。那么其是怎么将关键点映射成热力图的呢,我们一起来看看代码是怎么实现的叭。 首先,先来看看其__init__函数: