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...
我们观察到HRNetV1和HRNetV2相对于COCO姿态估计的相似性能,以及HRNetV2在语义分割方面的优势。 此外,本文还构建一个多层次的表示模型,名叫HRNetV2p,从HRNetV2高分辨率表示的输出,并应用到先进的检测框架,包括更快的R-CNN,级联RCNN和CenterNet和先进的联合检测和分割框架实例,包括Mask R-CNN、Cascade Mask R-CNN和Hy...
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...
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...
本文从HRNet与轻量化网络ShuffleNet的组合出发,针对置换模块存在的计算瓶颈问题,提出了一种高效条件通道加权单元替换1x1卷积,并得到了本文的Lite-HRNet,本文已被CVPR2021收录。 Lite-HRNet paper: https://arxiv.org/abs/2104.06403 code: https://github.com/HRNet/Lite-HRNet ...
通过对论文的主要内容进行讲解,分析其研究意义与优势,进一步了解网络架构,最后手把手带你复现HRNet网络 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区
HRNet-人类的姿态估计 microsoft/human-pose-estimation.pytorchgithub.com/Microsoft/human-pose-estimation.pytorch 人体姿态估计,也称为关键点检测,旨在从大小为W×H×3的图像中检测K个关键点或部件(如肘部、手腕等)的位置。我们遵循最先进的框架,将这个问题转化为估算大小为W/4×H/4的K个热图问题,{H1,H2,...
下面,我们看本篇论文关于语义分割的实验部分。 语义分割是为每个像素分配一个类标签的问题。下图给出了我们的方法的一些示例结果。 我们将输入图像输入HRNetV2(图4(b)),然后将每个位置上产生的15C-dimensional表示传递给具有softmax损失的线性分类器来预测分割映射。分割图通过双线性上采样(4次)到输入大小,用于训练和...
HRNet之目标检测 本文对MS coco2017检测数据集进行了评估,该数据集包含约118k张用于训练的图像,5k张用于验证(val),以及在没有提供注释的情况下(test-dev)的∼20k测试。采用coco风格的标准评价。下图给出了我们的方法的一些示例结果。 我们将多层表示(HRNetV2p)应用于对象检测,如图4(c)所示。数据通过标准水平翻转...
此外,我们研究了两种替代方案的结果:(i)每个分辨率上的特征映射分别经过全局池化,然后连接到一起输出一个15c维的表示向量,称为HRNet Wx-Ci;(ii)每个分辨率上的特征映射被输入到几个2-跨残差单元(瓶颈,每个维度被增加到两倍),将维度增加到512,并将它们连接并平均池在一起,得到一个2048维的表示向量,称为HRNet-Wx...