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.
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...
HRNetV2最后一个阶段,使用bilinear插值将低分辨率的特征上采样到高分辨率,并拼接后作为最终的高分辨率特征,如下图b所示。b的方式直接用于分割、人脸关键点定位。多于目标检测,则将最后一个阶段的高分辨率特征使用平均池化下采样,得到多尺度特征,如下图c所示,简记为HRNet2p。 回到顶部(go to top) 3 代码 HighResoluti...
The main body, i.e., HRNet,包含四个阶段和四个并行子网络,其分辨率逐渐降低到一半,相应宽度增加到2倍。第一阶段包含4个residual unit,其中每个单元与ResNet50相同,有宽度为64的bottleneck形成,然后是一个3x3卷积,将特征映射的宽度减少到C,第二、第三、第四阶段分别包含1,4,3 个交换块。一个交换块包含4个...
提出了一种新的架构,即高分辨率网络(HRNet),它能够在整个过程中维护高分辨率的表示。我们从高分辨率子网作为第一阶段始,逐步增加高分辨率到低分辨率的子网(gradually add high-to-low resolution subnetworks),形成更多的阶段,并将多分辨率子网并行连接。在整个过程中,我们通过在并行的多分辨率子网络上反复交换信息来进...
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。
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。
HRNet 可以与其他模型进行组合,提升整体性能。它在特征融合的过程中,注重了不同层次特征的重要性。模型的可扩展性较强,方便进行修改和升级。HRNet 对于图像中的纹理和形状特征有出色的捕捉能力。其在处理大规模数据集时表现稳定。模型的并行结构能够加快计算速度。HRNet 对不同分辨率的特征进行了有效的整合。它在跨模态...
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...