HRNet研究了一个小网和一个大网:HRNet-W32和HRNet-W48,其中32和48分别代表后三个阶段的高分辨率子网络的宽度(C)。HRNet-W32的其他三个平行子网络宽度分别为64、128、256,HRNet-W48的宽度分别为96、192、384。 Summary: No summary,去吃饭咯,有机会的话做一个代码的讲解。
和正确的代码链接:Junjun2016/LiteHRNet: Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network (github.com) 1. 摘要,结论,导言 摘要部分告诉我们,本文先用shuffle block替换了原始版HRNet中的block,作为一个轻量版HRNet的朴素实现,称为Naive Lite-HRNet。这种做法是非常自然的,事实上在这篇论文出来之前笔者也尝试过...
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...
在我们的实验中,进行了一个小网络和一个大网络,分别是: HRNet-W32和HRNet-W48,其中32和48分别代表最后三级高分辨率子网络的宽度。其他三个并联的子网络的宽度分别为,64,128,256和96,192,384。
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...
《农业工程学报》2024年第40卷第3期刊载了北华航天工业学院等单位李旭青、吴冬雪、王玉博、陈文博与顾会涛的论文——“基于改进HRNet的遥感影像冬小麦语义分割方法”。该研究由河北省“三三三人才工程” 资助项目(项目号:C20221032)等资...
【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
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。
摘要:高分辨率遥感影像中,传统的道路提取方法存在着精度低、鲁棒性低的问题,提出基于高分辨率网络(high-resolution net, HRNet)实现高分辨率遥感影像道路分割。对HRNet进行改进,将相同分辨率的HRNet子网的输出与输出层结果进行拼接并输入非局部...
人体姿态识别~HRNet论文笔记~《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 有兴趣的朋友可以加微信:qyf--1314相互讨论技术论文:https://arxiv.org/abs/1902.09212官方代码:https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch1、Abstract 在这篇论文中,我们主要研究人的姿态...