github中给出了HRNet+OCR相应的代码。我是直接看的HRNet-OCR分支下的这个文件。对于HRNet而言,代码中有四个比较重要的类,BasicBlock、Bottleneck、HighResolutionModule、HighResolutionNet四个类。BasicBlock和Bottleneck是残差块,在resnet中也是能看到的。HighResolutionModule是进行多分辨率融合的模块,HighResolutionNet是HRN...
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...
实现过程:将step3的结果object region representation矩阵相乘,得到带有权重的每个像素的特征表示,并和原始的pixel representation连接到一起 OCR的整体流程 step2对应的代码 step3对应的代码 性能 精度
HRNet-OCR笔记 vincent 55 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...
OCR 方法的实现主要包括3个阶段,并给出每个阶段的矩阵表示(具体的计算过程可参考其开源的代码): (1)从骨干网络得到特征表示,并估测一个简单粗略的语义分割结果作为 OCR 方法的一个输入 ,即软物体区域(Soft Object Regions),矩阵表示为bch*w; (2)根据软物体区域(bchw)和网络最深层输入的特征表示(bkhw)表示计算...
PaddleSeg/contrib/CityscapesSOTA/configs/mscale_ocr_cityscapes_autolabel_mapillary.yml inflating: PaddleSeg/contrib/CityscapesSOTA/configs/mscale_ocr_cityscapes_autolabel_mapillary_ms_val.yml creating: PaddleSeg/contrib/CityscapesSOTA/datasets/ inflating: PaddleSeg/contrib/CityscapesSOTA/datasets/cityscapes_auto...
目前,通过将高分辨率网络(HRNet)与目标上下文表征(OCR)方案[170][6](目标上下文[59][171]的一种变体)相结合,我们已经取得了一些结果(平均交并比,即mIoU),这些结果在表3、4、5、6中有展示。我们将通过进一步提高表征的分辨率(例如提高到1/2甚至全分辨率)来开展相关研究。
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...
分层多尺度注意力超越HRNetV2+OCR+SegFix 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.10821.pdf 代码地址:尚未开源 发布团队:英伟达 主要贡献 1、本文提出一种有效的分层多尺度注意机制,通过允许网络学习如何最佳地组合来自多个推理尺度的预测,从而有助于避免不同类之间的混淆,处理更加精细的细节。
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...