一句话总结:提出了HRNetV2和HRNetV2p,分别用于分割和检测,对HRNet的改进就是预测时使用多尺度特征聚合; 0. Abstract 在人体姿态估计和语义分割中,高分辨率表达很重要。HRNet可以有效地保持高分辨率表达。在本文中,我们对HRNet进行了改进,原本的HRNet中只用高分辨率特征做预测,本文将多种分辨率的特征进行聚合后再预测。此...
HRNetV2p:将HRNetV2拼接后的特征图经过不同尺度的平均池化操作产生不同级别的特征表示,经过1*1的卷积后形成特征金字塔
高分辨网络HRNet /HRNet2020TPAMI论文提出了一个通用型网络结构,HRNet。最大的亮点就是具有丰富的低分辨和高分辨的融合特征。在分类,检测,分割,人体姿态估计,人脸关键点检测,超分,光流估计,深度估计等诸多... :只有一个高分辨特征的输出HRNetV2:将低分辨特征和高分辨特征进行融合,然后输出HRNetV2p:同时输出4个分辨率...
【 计算机视觉演示 】Cascade Mask RCNN HRNetV2p W32 (MMdetection)(英文) 3360 2 1:25:00 App 语义分割之DeepLab和Mask-RCNN 2886 2 55:59 App 目标检测算法:Cascade RCNN | 视频讲解 1.3万 27 1:16:54 App 使用Mask_RCNN训练自己数据 4418 3 40:31 App 实战mask rcnn (上) balloon 项目实战...
hrnet在整个过程中保持高分辨率的表示。网络由四个阶段组成。第n个阶段包含对应于n个分辨率的n个流。通过反复的交换平行流中的信息来进行重复进行多分辨率的融合。 其他的高低分辨率融合都是通过融合low_level的高分率和低分辨率上采用获得的high_level高分辨率。而hrnet是在低分辨率的帮助下,多次融合高分辨率。