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...
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...
对于Lite-HRNet中的第 s 个分支,conditional channel weighting可以表示为: Y_{s}=W_{s}\odot X_{s} 其中, W_{s} 是W_{s}\times H_{s}\times C_{s} 的矩阵,表示weight map,会从不同分辨率的feature map中计算得到,可以起到一个跨通道、跨分辨率的特征交互的作用权重矩阵,它由Cross-resolution ...
Naive Lite-HRNet LiteHRNet Experiment Coding[WIP] Abstract paper code paper HRNet由微软亚洲研究院和中科大提出,已发表于CVPR2019 王井东 IEEE fellow 目前已经加入百度AIGroup作为CV首席架构师,主要研究领域为姿态估计、分割检测工业界学术界大牛。 回顾上次分享的HRNet,在保持高分辨和高语义信息下虽然得到了很好的...
要说ResNet之后比较有名的Backbone,HRNet应该是必须拥有姓名的,Lite-HRNet出来也算有一段时间了,近日的项目中有用到,因此把论文再过一遍,阅读的顺序遵循了李沐老师提出的论文阅读方法。 由于笔者已经具备HRNet的相关知识,本文也不打算进行HRNet的解析,缺乏相关前置知识的同学推荐阅读这篇文章 ...
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: ...
LiteHRNet结构讲解 STEM (stem):Stem((conv1):ConvModule((conv):Conv2d(1,32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias=False)(bn):BatchNorm2d(32,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(act):ReLU())(expand_conv):ConvModule((conv):Conv2d(16,32,...
本文将从标注数据的准备开始,一步一步地介绍lite_hrnet关键点检测的标注与训练过程。 一、数据集准备 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...
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。
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...