HRNet-OCR笔记 vincent 54 人赞同了该文章 Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation 第一部分 网络结构 这篇文章主要是在HRNet分割后的结果计算每个像素与图像其他像素的一个关系权重,再与原特征进行一个叠加,使分割结果更准确,由于撸一遍代码,结合论文的Pipeline,详细画出每部分的结构。 蓝色块为...
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...
请关注我们的最新工作 OCR:https://arxiv.org/pdf/1909.11065.pdf以及优化Self-Attention复杂度的 ISA:Interlaced Sparse Self-Attention for Semantic Segmentation11/03/2019 RainbowSecret 我们最新的Fast-OCN…
文章内容来自CCF-CV走进高校报告会中MSRA王井东老师的报告“Learninghigh-resolutionandobject-contextualrepresentations for semantic representation” 报告中主要介绍了 HRNet 和 OCR 两个方法。下面图中展示的是 timeline for deep semantic segmentation,可以看到 OCR 和 HRNet 是 2019 年提出比较有影响力的方法。而且在...
U-HRNet与OCR的结合为多个语义分割数据集设置了新的技术水平。 2、U型高分辨率网络 2.1、Review of HRNet HRNet是一种用于人体姿态估计的优秀神经网络。之后,进一步证明了HRNet可以很好地处理其他许多任务,如目标检测、语义分割。由此可见,HRNet不仅在高级语义表示方面很强,而且在低级空间细节方面也很强。如图2(a)所示...
如图1所示可以看到U-HRNet在困难对象和大面积实例的语义表示方面比HRNet更具优势。幸运的是,U-HRNet也与OCR头一起工作得很好,因为U-HRNet专注于提高整个网络的语义能力,这与OCR的优势没有重叠,OCR旨在借助对象和类别之间的语义关系更好地标记。 因此,本文的贡献有两点。
如图1所示可以看到 U-HRNet 在困难对象和大面积实例的语义表示方面比 HRNet 更具优势。幸运的是, U-HRNet 也与 OCR 头一起工作得很好,因为 U-HRNet 专注于提高整个网络的语义能力,这与 OCR 的优势没有重叠, OCR 旨在借助对象和类别之间的语义关系更好地标记。
HRNet+OCR 目前在Semantic Segmentation on Cityscapes test这个排行版中,排名第一的模型是这两个方法的结合。 HRNet HRNet: Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition, CVPR 2019 当前的语义分割方法需要高分辨率特征,主流方法是通过一个网络得到低分辨feature map,然后通过上采样或反卷积恢复...
如图1所示可以看到 U-HRNet 在困难对象和大面积实例的语义表示方面比 HRNet 更具优势。幸运的是, U-HRNet 也与 OCR 头一起工作得很好,因为 U-HRNet 专注于提高整个网络的语义能力,这与 OCR 的优势没有重叠, OCR 旨在借助对象和类别之间的语义关系更好地标记。
U-HRNet与OCR的结合为多个语义分割数据集设置了新的技术水平。 2、U型高分辨率网络 2.1、Review of HRNet HRNet是一种用于人体姿态估计的优秀神经网络。之后,进一步证明了HRNet可以很好地处理其他许多任务,如目标检测、语义分割。由此可见,HRNet不仅在高级语义表示方面很强,而且在低级空间细节方面也很强。如图2(a)所示...