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...
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HRNetv2。
我们根据这个可能性把每个区域的表征进行加权,会得到当前像素增强的特征表示(object-contextual representation)。 ocr代码分析 step1: 计算一个coarse的segmentation结果,即文中说的soft object region 实现过程:从backbone(ResNet或HRNet)最后的输出的FM,再接上一组conv操作,然后计算cross-entropy loss step2: 结合图像...
We propose Lite-HRNet-OCR, a lightweight and efficient CNN structure for road segmentation. The network of Lite-HRNet-OCR begins with a lightweight Lite-HRNet backbone that learns the weights of all channels and resolutions. The weights serve as the channel for information exchange across ...
HRNetV2-W48 + OCR (Paddle)NoNoYes--- NoteCurrently we could only reproduce HRNet+OCR results on LIP dataset with PyTorch 0.4.1. Performance on the PASCAL-Context dataset. The models are trained and tested with the input size of 520x520. If multi-scale testing is used, we adopt scales:...
2、提出一种基于硬阈值的自动标记策略，可利用未标记的图像提高IOU。3、在Cityscapes test上可达85.1% mIoU，在Mapillary val上高达61.1% mIoU，表现真SOTA！性能优于SegFix、HRNetV2-OCR等网络。动机 类别混淆问题：语义分割的任务是将图像中的所有像素标记为属于N类之一。在这项任务中有一个折衷，就是某 些类型...
HRNet-OCR网络结构详解 查看原文 Bert&transformer 1.transformer transformerself-attention当前编码的词和整个句子所有词做attention,权重加在所有句子上获得当前的表示 encoder-decoder-attention当前解码的单元和编码器的所有输出做attention,权重加在所有编码输出上,获得当前的表示 1.1self-attention单头 多头 1.2 残差 2...
://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 ...
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...