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...
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...
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...
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 ...
Small HRNet 相比于HRNet,Small HRNet减少了网络的深度和宽度。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-...
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,其中一个分支将输入特征进行卷积、depthwise卷积和卷积,将该分支的输出和输入特征进行concat操作,然后进行shuffle操作,得到最终的输出特征。 Small HRNet的结构如下图所示: ...
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...
面部特征点检测是驾驶员状态跟踪的基本技术,在实时估计方面一直备受需求。作为一个Landmark坐标预测,基于Heatmap的方法以其高准确性而闻名,而LiteHRNet可以实现快速估计。然而,使用LiteHRNet时,连接不同分辨率特征图的融合块的高计算成本问题尚未解决。 此外,Lite-HRNet没有采用HRNetV2中使用的强输出模块。鉴于这些问题,...
在lite_hrnet关键点检测的标注与训练过程中,首先需要准备一个训练数据集。这个数据集应该包含有人体的图像以及与之对应的关键点注释。关键点注释一般以json文件的形式存在,每张图像对应一个json文件,其中包含人体的关键点位置。 二、标注数据的制作 1.确定关键点类别和数量 在进行关键点检测任务的标注之前,需要明确关键...
Lite-HRNet的主要创新点是什么? Lite-HRNet在模型压缩方面有哪些技术? Lite-HRNet与原始HRNet相比性能如何? 2104.06403:Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network 创新点 结构设计: 在HRNet中用 shuffle block 替换 res block,得到了Naive Lite-HRNet。 基于HRNet多尺度信息丰富的特性,加入了多尺度信息交互,...