和正确的代码链接:Junjun2016/LiteHRNet: Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network (github.com) 1. 摘要,结论,导言 摘要部分告诉我们,本文先用shuffle block替换了原始版HRNet中的block,作为一个轻量版HRNet的朴素实现,称为Naive Lite-HRNet。这种做法是非常自然的,事实上在这篇论文出来之前笔者也尝试过...
论文:Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network 代码:Lite-HRNet 1. Motivation 人体姿态估计一般比较依赖于高分辨率的特征表示以获得较好的性能,基于对模型性能日益增长的需求,本文研究了在计算资源有限的情况下开发高效高分辨率模型的问题。 HRNet有很强的表示能力,很适用于对位置敏感的应用,比如语义分割、人...
地址映射:/data/zhangyy/PoseEstimation/Lite——E:\postgraduate\PPT\code\Lite\Lite-HRNet-hrnet 代码GitHub地址:https://github.com/HRNet/Lite-HRNet 回到顶部 一、配置过程 大致过程参考GitHub的说明。 1.安装mmcv (1)查询cuda和torch版本,如下图所示。 (2)然后进入NewPytorch环境下,通过如下命令安装 pip in...
代码:https://github.com/HRNet/Lite-HRNet 0 动机 HRNet有很强的表示能力,很适用于对位置敏感的应用,比如语义分割、人体姿态估计和目标检测。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-HRNe...
代码:https://github.com/HRNet/Lite-HRNet 0 动机 HRNet有很强的表示能力,很适用于对位置敏感的应用,比如语义分割、人体姿态估计和目标检测。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...
代码:https:///HRNet/Lite-HRNet 0 动机 HRNet有很强的表示能力,很适用于对位置敏感的应用,比如语义分割、人体姿态估计和目标检测。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...
https://github.com/HRNet/Lite-HRNet/blob/hrnet/models/backbones/litehrnet.py """ import paddle import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional as F from numbers import Integral from paddle import ParamAttr from paddle.regularizer import L2Decay from paddle.nn.initializer import No...
Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network Introduction This is an official pytorch implementation ofLite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network. In this work, we present an efficient high-resolution network, Lite-HRNet, for human pose estimation. We start by simply applying the effici...
268 Lite-HRNet ■■■ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ COCO,MPII/Top-Down 269 Higher-HRNet ■■■ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 192x320,256x320,320x480,384x640,480x640,512x512,576x960,736x1280/Bottom-Up 271 HRNet ■■■ ⚫ COCO,MPII/Top-Down 7. ...
图像分类:AlexNet、EfficientNetB0、DenseNet121、GoogLeNet、InceptionV3、InceptionV4、MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3_large_x1_0、MobileNetV3_small_x1_0、ResNet101、ResNet18、ResNet50、ResNeXt50_32x4d、SqueezeNet1_0、VGG16、VGG19、DarkNet53、DPN68、GhostNet_x1_0、HRNet_W18_C、PPLCNet_x0_25...