machine-learning computer-vision deep-learning pytorch human-pose-estimation coco-dataset yolov3 keypoint-detection hrnet Updated Dec 29, 2022 Python HRNet / HRFormer Star 506 Code Issues Pull requests [ NeurIPS2021] This is an official implementation of our paper "HRFormer: High-Resolution ...
https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch 它被用作同一研究空间中最新新架构的中坚力量(项目示例) https://jingdongwang2017.github.io/Projects/HRNet/PoseEstimation.html 在许多姿势估计挑战中的顶级竞争对手(参考): https://paperswithcode.com/paper/deep-high-resolution-representation-...
HRNet Pytorch 代码复现 参考文章 GitHub项目 代码解读 网络介绍 在语义分割的时候需要得到一个高分辨率的heatmap进行关键点的检测。获取高分辨率的方式一般是采用先降分辨率再升分辨率的方法,例如U-Net,SegNet,DeconvNet,Hourglass。这些网络的一个特点是将不同的分辨率进行串联。
This is an official pytorch implementation ofDeep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation. In this work, we are interested in the human pose estimation problem with a focus on learning reliable high-resolution representations. Most existing methodsrecover high-resolution representa...
[2] https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch [3] https://github.com/HRNet 作者简介 孙可,中国科学技术大学信息学院在读博士生,目前在微软亚洲研究院视觉计算组实习,导师是王井东和肖斌老师。他的研究兴趣包括人体姿态估计、语义分割、图像分类等,曾在BMVC、ICCV、CVPR等国际顶级会议上...
此外,我们总结了在PyTorch 1.0平台上运行时开销的对比情况。高分辨率网络(HRNet)的训练和推理时间开销与之前的最先进方法相当,除了以下两点:(1)高分辨率网络(HRNet)用于分割任务的推理时间要少得多;(2)高分辨率网络(HRNet)用于姿态估计的训练时间略长一些,不过在支持静态图推理的MXNet 1.5.1平台上,其开销与SimpleBase...
For LIP dataset, install PyTorch=0.4.1 following theofficial instructions. For Cityscapes and PASCAL-Context, we use PyTorch=1.1.0. git clone https://github.com/HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation $SEG_ROOT Install dependencies: pip install -r requirements.txt ...
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实际上,在人体姿态估计、语义分割和目标检测这三种应用中,高分辨率网络(HRNet)的内存开销与最先进的方法相当,只是在目标检测中的训练内存开销略大一些。 此外,我们总结了在PyTorch 1.0平台上运行时开销的对比情况。高分辨率网络(HRNet)的训练和推理时间开销与之前的最先进方法相当,除了以下两点:(1)高分辨率网络(HRNet)...
High-Resoultion Net(HRNet)由微软亚洲研究院和中科大提出,发表在CVPR2019。 文章名称:Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation Github:github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch 模型的主要特点是在整个过程中特征图(Feature Map)始终保持高分辨率,这与之前主流方法思路上...