图1、本文提出的HRNet的架构说明 【图1:它由并行的高到低分辨率子网络组成,跨多分辨率子网络进行重复信息交换(多规模融合)。水平和垂直方向分别对应于网络的深度和特征图的比例。】 与用于姿势估计的现有广泛使用的网络相比,我们的网络有两个好处。(i)我们的方法并行连接高低分辨率子网,而不是像大多数现有解决方案那...
高分辨率网络 (HRNet)作为在整个网络中保持高分辨率的有效方法。 HRNet 由多个不同分辨率的分支组成。较低分辨率的分支捕获上下文信息,而较高分辨率的分支保留空间信息。通过分支之间的多尺度融合,HRNet 可以生成具有丰富语义的高分辨率特征图。 前面已经使用了HRNet来产生相对高分辨的特征图了,但还是不够,我们需要更加高...
HRNet,这里用的是PAMI2020的工作,整合了human pose estimation、object detection、semantic segmentation、image classification、facial landmark detection等多个视觉任务,目前Cityscapes test的分割任务中,精度最高的是HRNetV2+OCR,参考这里。下文会以semantic segmentaion的HRNetV2为主 主流的网络结构一般是多个conv实现encod...
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...
论文阅读: 1908.HRNetv1 一种全新的网络架构思想: 以前的模型都是下采样后再上采样,采用低分辨率到高分辨率的处理来达到预期的高分辨率表示。 而HRNet能够在网络整个过程中保持特征的高分辨率表示: 一直维持高分辨率分支,通过融合低分辨率分支上采样带来的high level信息,达到重复多尺度信息的融合。可以使得heatmap在...
HRNet:基于高清表示网络的人体姿势估计 则是直接由高分辨率下采样汇合到自己原有的低分辨率特征图。整个网络可以在任意的阶段(子网络)进行跨尺度的信息交融,其完整的形式如下图: 与已有的产生高清特征的结构比较一共总结了两类high-to-low和...精度。已有方法的关注重点在于高清信息的恢复,恢复方式包括三种:沙漏型对...
论文是CVPR2019的SOTA单人姿态估计的作者,延续其HRNet的研究成果。主要思想就是进一步提高分辨率,HigherHRNet通过对输出的高分辨率feature maps进行deconvolving来生成高分辨率feature maps。在使用heatmap 聚合,不同大小的heatmap。论文认为一般来说,包含较小个体的数据集需要较大分辨率的特征图来进行预测,反之亦然。
HRNet论文探讨了一种改进深度学习架构，通过并行连接高低分辨率卷积，保持高分辨率特征，并多次进行信息交换，以学习丰富的特征表示。HRNet在人体姿态估计、语意分割和目标检测任务中表现出色。实验结果显示，高分辨率对性能提升显著，信息交互位置数量和HRNet版本的选择对性能有影响。总体而言，HRNet是一个在视觉...
HRNet的设计思想在于构建一种全能的视觉网络，专注于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。不同于现有方法，HRNet在整个过程中保持高分辨率表示，通过(i)并行连接高分辨率到低分辨率的卷积流，以及(ii)跨分辨率的反复信息交换，确保了结果在语义上丰富且空间精度高。HRNet的...
【论文阅读】HRNet 简单来说,HRNet使用并行的多分辨率子网和多尺度融合机制,保持高分辨率的表征。 经过实验发现在不同的视觉任务上效果都不错,是一个比较万能的backbone 多分辨率子网 信息交换与特征融合 代码 HRNet Github