这两个实验室说明:相比于其他轻量级模型,Lite-HRNet有更小的计算量和更高的性能,取得了不错的精度平衡。 (2) 语义分割 . Segmentation results on Cityscapes “P”表示backbone是否在ImageNet数据集上进行过预训练。从上表中可以看出,在语义分割应用中,相比于其他方法,Lite-HRNet同样能以更小
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://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...
2021-Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network 一、mmpose调试Backbone和Head 在backbones中新添.py文件(骨干网络),例如lb_litehrnet.py,需要在同目录__init__.py下面导入“from .lb_litehrnet import LiteHRNet ”,并在下面的__all__ = ["LiteHRNet"]写入该类,即所谓的注册机制。 在heads中新添...
从上述2个实验中可以看出,相比于其他轻量级模型,Lite-HRNet有更小的计算量和更高的性能。 3.2 语义分割 使用Cityscapes数据集,在训练时使用了randomly horizontally flip、scale等数据增强方法,训练时输入图片分辨率为。在测试时没有使用任何额外的技巧,在Cityscapes的验证集和测试集上的性能如下表所示: ...
lite_hrnet模型的训练一般使用深度学习框架进行,如PyTorch、TensorFlow等。在进行模型训练之前,需要准备好标注数据和预处理后的数据。 1.数据加载 首先,需要将标注数据加载到内存中。一般情况下,可以使用相应的数据加载库来完成这一步骤。在加载数据的同时,可以对数据进行随机打乱以及划分训练集和验证集。 2.模型定义与...
Lite-HRNet便提供了一轻量级神经网络骨干,通过接上不同的后续模型可以完成不同的任务,其中便包括人体关键点检测,在配置合理的情况下,Lite-HRNet可以以大型神经网络数十分之一的参数量及计算量达到相近的性能。 模型简介 Lite-HRNet由HRNet(High-Resolution Network)改进而来,HRNet的主要思路是在前向传播...
从上述2个实验中可以看出,相比于其他轻量级模型,Lite-HRNet有更小的计算量和更高的性能。 3.2 语义分割 使用Cityscapes数据集,在训练时使用了randomly horizontally flip、scale等数据增强方法,训练时输入图片分辨率为。在测试时没有使用任何额外的技巧,在Cityscapes的验证集和测试集上的性能如下表所示: ...
我们设计了渐进收缩实验,表明高分辨率分支对于低计算区域模型是冗余的。 我们提出了LitePose,一种高效的自下而上的姿态估计架构;我们还引入了两种提升LitePose能力的技术,为fusion deconv head和large kernel conv。 在两个基准数据集COCO和CrowdPose上的大量实验证明了该方法的有效性:与基于HRNet的SOTA模型相比,LitePose...