之所以要看这篇文章,是先看了OCR,看代码的过程中碰到backbone是HRNet,HRNet搭配OCR达到了很好的结果。 对目前所看到的语义分割相关的文章中可以发现,对于一个语义分割任务,首先会通过一个backbone获得一个分辨率较小的图(很多论文都会提到output stride,即输入图像尺寸经过一个网络后的尺寸的大小的比例),再对这个分辨率...
HRNet-OCR 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。 概括来说,HRNet-ocr就是将self-attention架构加入了HRNet后,后续会研读一下self-attention。
未来及后续工作:我们将研究把高分辨率网络(HRNet)与其他技术相结合,用于语义分割和实例分割。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...
://github.com/HRNet/HRNet-Bottom-up-Pose-Estimation 论文总结 本文方法是Bottom-Up方法的一员,其主要研究方向就是在将离散点Grouping成候选姿态的人,同时训练一个较小的OKS评分网络,对候选姿态进行评分。 即论文方法有两个分支:Point Heatmap预测离散的点,GroupIng Cue分支有 ...
2. 论文笔记-OCR-Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation(5033) 3. 车道线数据集(4444) 4. 车道线检测1-传统算法相关简介(3610) 5. 论文笔记-ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation(2909) 评论排行榜 1. 论文笔记-OCR-Object-Contextual ...
语义分割新SOTA：英伟达提出分层多尺度注意机制，超越SegFix、HRNetV2-OCR 等网络 来源｜AI算法修炼营 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...
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 Cityscapes segmentation leaderboard 上排名第一。 首先介绍第一个工作:HRNet: Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognitio...
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。
采用HRNet(high-resolution Net)替换ResNet作为模型的主干网络,网络的并行交互方式易获取高分辨率的特征信息;联合OCR(object-contextual representations)模块聚合上下文信息,以增强像素点与目标对象区域的关联性;引入坐标注意力(coordinate attention...
Attention head:Resnet-50做backbone时候,语义头和注意头是由ResNet-5最后阶段的特征提供的。HRNet-OCR做backbone时,语义头和注意头是由OCR block提供的。 使用HRNet-OCR时候还存在一个auxiliary semantic head:由(1x1 conv)→(BN)→(ReLU)→(1x1 conv)构成。在将注意力机制用到语义逻辑之后,再用双线性上采样将...