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。 多人...
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...
LiteHRNet 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 ...
Small HRNet中Stem部分包含2个步长为2的3 \times 3卷积,每个Stage都包含一系列Residual Block和1个多分辨率融合模块。 在naive Lite-HRNet中:将Small HRNet的Stem中的第2个3 \times 3卷积以及所有的Residual Block替换为Shuffle Block,并且将所有multi-resolution fusion中的卷积替换为Separable卷积,即可得到 {\color...
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结构如下图所示: 上图所示的结构中有2个分支,其中一...
一文读懂HRNet - 知乎 (zhihu.com) 最核心的是记住这张图: (2021.11.10更新) 以下是官方代码的fuse_layer: def forward(self, x): """Forward function.""" if self.num_branches == 1: return [self.layers[0](x[0])] if self.module_type == 'LITE': ...
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,...
Naive Lite-HRNet 将stem中第二个3*3卷积替换为dwconv 把所有残差block都替换为shuffleblock 在fuse layer中的卷积都替换成可分离卷积 LiteHRNet 想要进一步优化,难题就是如何替换掉占大部分算力的1*1卷积了 1*1卷积主要是为了跨通道交换信息,因此同样替换为深度卷积对跨通道的信息交换没有影响 ...
# 导出关键点检测模型 !python tools/export_model.py -c configs/keypoint/lite_hrnet/lite_hrnet_18_256x192_coco.yml \ -o weights=./output/lite_hrnet_18_256x192_coco/9 /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/__init__.py:107: DeprecationWarning: Using...
litehrnet原理litehrnet原理 它旨在解决传统方法计算量大的问题。采用了新颖的网络架构设计。能在保持精度的同时降低参数量。利用了多分辨率并行分支的策略。从而有效地捕捉不同尺度的特征。对高分辨率特征的处理尤为出色。优化了计算效率。增强了模型在移动端等设备上的适用性。 融合了多种先进的深度学习技术。其训练...