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...
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...
20,kernel_size=(1,1),stride=(1,1),bias=False)(bn):BatchNorm2d(20,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(act):ReLU())(conv2):ConvModule((conv):Conv2d(20,160,kernel_size=(1,1),stride=(1,1),bias=False)(bn):BatchNorm2d...
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...
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...
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...
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论文阅读: 2104.Lite-HRNet 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,并通过pooling的方法,降低了Shuffle Block中的1*1 Conv的计算复杂度。
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,其中一个分支将输入特征进行卷积、depthwise卷积和卷积,将...
Lite-HRNet convolution is costly卷积在每个点进行矩阵-向量乘的计算,描述如下: 由于置换模块中的depthwise卷积(深度卷积)不进行通道间信息交换,故它在置换模块中扮演通道见信息交换的作用。 卷积的计算复杂度是通道数的二次关系,而深度卷积则是线性关系。在置换模块中,两个卷积的复杂度要比深度卷积的更高:。下表给...