Qualcomm® QCS8550 (Proxy) QCS8550 (Proxy) TorchScript to TFLite 4.60ms Inference Time 0 ‑ 15MB Memory Usage 1,111NPU 2CPU Layers See more metrics Model RepositoryHugging FaceResearch Paper Technical Details Input resolution:256x192 Number of parameters:1.11M Model size:4.56 MB Applicable...
将ShuffleNet中的Shuffle Block和HRNet简单融合,能够得到轻量化的HRNet,作者将其命名为Naive Lite-HRNet。 Naive Lite-HRNet中存在大量的卷积操作,作者提出名为Lite-HRNet的网络,在Lite-HRNet中使用conditional channel weighting模块替代卷积,以进一步提高网络的计算效率。 1.Naive Lite-HRNet ShuffleNetv2中的Shuffle Block...
通过简单地将ShuffleNet中的Shuffle Block应用于Small HRNet,即可得到一个轻量级的HRNet,并且可以获得超越ShuffleNet、MobileNet的性能,作者将其命名为naiveLite−HRNet。 Naive Lite-HRNet的shuffle block存在的大量的1×1卷积操作成为了计算瓶颈,因此,如何能替换掉成本较高的1×1Conv并且保持甚至取得超越其性能是本文要解...
将ShuffleNet中的Shuffle Block和HRNet简单融合,能够得到轻量化的HRNet,作者将其命名为Naive Lite-HRNet。 Naive Lite-HRNet中存在大量的卷积操作,作者提出名为Lite-HRNet的网络,在Lite-HRNet中使用conditional channel weighting模块替代卷积,以进一步提高网络的计算效率。 ...
Lite-HRNet是一种轻量级的HRNet,其主要特点是计算复杂度大幅降低,同时保持了高精度和快速检测的能力。以下是其主要优势: 高精度与高速度:Lite-HRNet在保持高精度的同时,实现了快速的目标检测,适用于需要实时处理的场景。 微小目标检测效果好:对于微小目标的检测,Lite-HRNet同样表现出色,能够精准定位小尺寸目标。
LiteHRNet结构讲解 STEM (stem):Stem((conv1):ConvModule((conv):Conv2d(1,32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias=False)(bn):BatchNorm2d(32,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(act):ReLU())(expand_conv):ConvModule((conv):Conv2d(16,32,...
作者在面部特征点检测数据集上对Lite-HRNet Plus进行了实验评估。根据实验结果,作者确认即使计算复杂性在10M FLOP范围内,Lite-HRNet Plus仍然比传统方法实现了显著更高的准确性。 2、本文方法 2.1、阶梯式通道注意融合块 图2显示了Lite-HRNet每个块的计算复杂性分析。Lite-HRNet由5个块组成,分别称为Stem、条件通道加...
要说ResNet之后比较有名的Backbone,HRNet应该是必须拥有姓名的,Lite-HRNet出来也算有一段时间了,近日的项目中有用到,因此把论文再过一遍,阅读的顺序遵循了李沐老师提出的论文阅读方法。 由于笔者已经具备HRNet的相关知识,本文也不打算进行HRNet的解析,缺乏相关前置知识的同学推荐阅读这篇文章 ...
代码GitHub地址:https://github.com/HRNet/Lite-HRNet 回到顶部 一、配置过程 大致过程参考GitHub的说明。 1.安装mmcv (1)查询cuda和torch版本,如下图所示。 (2)然后进入NewPytorch环境下,通过如下命令安装 pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.10.0/index.html ...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from mmcv.cnn import ConvModule import mmcv import torch.utils.checkpoint as cp def channel_shuffle(x, groups): """Chan…