一、simple-hrnet代码 importtorchfromtorchimportnnfrommodels.modulesimportBasicBlock,BottleneckclassStageModule(nn.Module):def__init__(self,stage,output_branches,c,bn_momentum):super(StageModule,self).__init__()self.stage=stageself.output_branches=output_branchesself.branches=nn.ModuleList()foriinrang...
HRNet-Segmentation 同UNet和Deeplab一样希望兼顾语义特征与位置特征,但与Deeplab使用空洞卷积替换下采样减少位置损失不同,HRNet仍使用下采样提取语义特征,其通过在整个网络中始终保留原始分辨率的特征图来强化位置特征 Hilights 1. 在一条线路上始终保持原始分辨率,通过卷积下采样产生更小分辨率的其他分支线路,各线路之间通...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"# you can modify your parameters here. Using HRNET32 as an example.# using ReLU6 to replace ReLU here.# --- HRNET_32 --- #hrnet32 = {'STAGE1':{'NUM_MODULES':1,'NUM_BRANCHES':1,'NUM_BLOCKS': [4],'NUM_CHANNELS':[64],'BLOCK':'BOTTLENE...
生成关键点代码 AI检测代码解析 if self.with_keypoint:#true keypoint_result = self.keypoint_head.decode( img_metas, output_heatmap, img_size=[img_width, img_height]) result.update(keypoint_result) 1. 2. 3. 4. 这部分decode和我们搬运过来的是一致的 AI检测代码解析 def decode(self, img_...
HRnet pytorch代码 segment pytorch encoder decoder 自动编码器最开始是作为一种数据压缩方法,同时还可以在卷积网络中进行逐层预训练,但是随后更多结构复杂的网络,比如 resnet 的出现使得我们能够训练任意深度的网络,自动编码器就不再使用在这个方面,下面我们讲一讲自动编码器的一个新的应用,这是随着生成对抗模型而出现...
= len(num_inchannels): error_msg = 'NUM_BRANCHES({}) <> NUM_INCHANNELS({})'.format( num_branches, len(num_inchannels)) logger.error(error_msg) raise ValueError(error_msg) def _make_one_branch(self, branch_index, block, num_blocks, num_channels, stride=1): # ---(1) begin--...
以下是HRNet-OCR代码的详解: 1. 数据加载和预处理 首先,我们需要定义一个数据集类,用于加载和预处理OCR数据集。在该数据集类中,我们使用了Pillow库载入图像,并将其转换为numpy数组。然后,我们对图像做数据增强和归一化处理,包括随机裁剪、随机翻转、像素值缩放等。 2. HRNet编码器 HRNet编码器是HRNet-OCR的核心...
HRNet算法通过在所有分支中保持原始分辨率的特征图，强化位置特征。它包括4个阶段和一个输出层，确保语义和位置特征的平衡。HarDNet-MSEG在Kvasir-SEG数据集上实现了高精度分割，利用Encoder-Decoder架构和shortcut减少计算量，增强特征定位。HarDBlock简化了shortcut数目，RFB结构则利用空间金字塔原理获取语义特征...
Github:https://github.com/HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation Paper:https://arxiv.org/abs/1908.07919 HRNet 结构 HRNet 主要的模型结构,具体实现部分在HighResolutionNet类中有详细定义。 总体结构 按照顺序 可分为三部分: stem net: 从IMG 到 1/4 大小的 feature map,得到此尺寸的特征图后,之后的 HRNet 始...
网络结构图: 就图上分析: stage_1网络结构: 4个residual unit,每一个residual unit都是与resnet_50中的bottneck相同,如下图的右边的那个,一共有4个右边那个bottneck。其中channel是64. 为了将最后输出的featuremap channel变成hrnet32,或者48中的32 or48 需要后面接一个3*3卷积。 stage_2网络结... ...