图1、本文提出的HRNet的架构说明 【图1:它由并行的高到低分辨率子网络组成,跨多分辨率子网络进行重复信息交换(多规模融合)。水平和垂直方向分别对应于网络的深度和特征图的比例。】 与用于姿势估计的现有广泛使用的网络相比,我们的网络有两个好处。(i)我们的方法并行连接高低分辨率子网,而不是像大多数现有解决方案那...
HRNet研究了一个小网和一个大网:HRNet-W32和HRNet-W48,其中32和48分别代表后三个阶段的高分辨率子网络的宽度(C)。HRNet-W32的其他三个平行子网络宽度分别为64、128、256,HRNet-W48的宽度分别为96、192、384。 Summary: No summary,去吃饭咯,有机会的话做一个代码的讲解。
论文解读:《Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition》(HRNet) 1.网络架构特点 2.网络架构与已有研究的对比 一、HRNet网络架构说明 1.并行多分辨率的策略 2.分辨率拓展时机 3.跨分辨率融合/聚合方式 4.head输出多样化 二、HRNet网络复现代码讲解 1.导入依赖 2.构建占位符 3.建立基本的3x...
HRNet是top-down检测网络,即单人姿态估计。 在网络的设计上,借鉴了ResNet在每个stage上的深度和每个分辨率上的channel数。 HRNet的主体部分,由4个并行的子网组成的4个阶段组成:其分辨率逐渐降低到一半,相应的宽度(channels)增加到两倍。第一阶段包含4个残差单元(residual units),每个残差单元于ResNet50相同,由宽度(ch...
包括两个步骤,第一个步骤是分类的网络架构,表征空间尺度开始...表征。在人体姿态、分割、人脸关键点检测、目标检测等任务中,HRNet从参数量、计算量以及最终结果看,高分辨率结构都非常有优势。HRNet在人体姿态估计的任务上,已经成为标准的方法;在分割任务上,由于...
HRNet的设计思想在于构建一种全能的视觉网络，专注于解决对位置敏感任务至关重要的问题，如人体姿态估计、语义分割和目标检测。不同于现有方法，HRNet在整个过程中保持高分辨率表示，通过(i)并行连接高分辨率到低分辨率的卷积流，以及(ii)跨分辨率的反复信息交换，确保了结果在语义上丰富且空间精度高。HRNet的...
HRNet,这里用的是PAMI2020的工作,整合了human pose estimation、object detection、semantic segmentation、image classification、facial landmark detection等多个视觉任务,目前Cityscapes test的分割任务中,精度最高的是HRNetV2+OCR,参考这里。下文会以semantic segmentaion的HRNetV2为主 主流的网络结构一般是多个conv实现encod...
【论文阅读】HRNet 简单来说,HRNet使用并行的多分辨率子网和多尺度融合机制,保持高分辨率的表征。 经过实验发现在不同的视觉任务上效果都不错,是一个比较万能的backbone 多分辨率子网 信息交换与特征融合 代码 HRNet Github
HRNet 是中科大与微软亚洲研究院今年发表的关于人体姿态估计的论文中提出的网络结构。 我不是做姿态估计的,主要是HRNet的结构对于需要跨层特征融合以及上采样的研究提供了一个新的参考,如图像语义分割、超分辨率重建等类似研究。 HRNet的网络结构 HRNet网络结构图如下(图片来自原论文): HRNet的网络结构大体可看作三个...
HRNet论文探讨了一种改进深度学习架构，通过并行连接高低分辨率卷积，保持高分辨率特征，并多次进行信息交换，以学习丰富的特征表示。HRNet在人体姿态估计、语意分割和目标检测任务中表现出色。实验结果显示，高分辨率对性能提升显著，信息交互位置数量和HRNet版本的选择对性能有影响。总体而言，HRNet是一个在视觉...