最后我还想说一个小点,就是kps_weights这个值,表示的是关键点的权重,如果没有指定这个参数,那么其就默认是关键点的可见性,如果指定了这个参数,其会让原来的可见性乘这个指定的参数,在HRNet中,这个kps_weights默认如下: 热力图构建完成后,我们一切的准备工作就做完了,接下来就会将这个256×196×3的图像送入HRNet中...
target=None, target_weight=None, img_metas=None, return_loss=True, return_heatmap=False, **kwargs): """Calls either forward_train or forward_test depending on whether return_loss=True. Note this setting will change the expected inputs. When `return_loss=True`, img and img_meta are sin...
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,我们需要更加高的分辨率。于是参照SimpleBaseline在HRNet的输出后再添加转置卷积(反卷积)来生成更高分辨率的特征图,事实证明这是有用的。 如上图所示(这个黄色的梯形就代表反卷积),...
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...
https://github.com/HRNet 🧇HRNet理论 计算机视觉领域有很多任务是位置敏感的,比如目标检测、语义分割、实例分割等等。为了这些任务位置信息更加精准,很容易想到的做法就是维持高分辨率的feature map,事实上HRNet之前几乎所有的网络都是这么做的,通过下采样得到强语义信息,然后再上采样恢复高分辨率恢复位置信息(如下图...
HRNet论文笔记 HRNet:DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation[github](CVPR2019...(superiority)。1.介绍Introduction二维人体姿态估计是计算机视觉中一个基本而又具有挑战性的问题。目标是定位人体的( anatomical)解剖关键点(如肘部、腕部等)或部位。它有很多应用 ...
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...
HRNet-OCR网络结构详解 查看原文 Bert&transformer 1.transformer transformerself-attention当前编码的词和整个句子所有词做attention,权重加在所有句子上获得当前的表示 encoder-decoder-attention当前解码的单元和编码器的所有输出做attention,权重加在所有编码输出上,获得当前的表示 1.1self-attention单头 多头 1.2 残差 2...
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...
**摘要**:为了提高语义分割的精度,目前主流的趋势是先降低分辨率提取高级的语义特征,再采取多样的方法从低分辨率表示恢复到高分辨表示。在本文中则不然,HrNet V2在整个过程中都保持着高分辨率的表示。该模型分为先后五个阶段,第一阶段下采样到输入图像原有尺寸的1/4。随后,每一个阶段的开始添加从高分辨率通过下采...