HRNet-OCR笔记 vincent 54 人赞同了该文章 Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation 第一部分 网络结构 这篇文章主要是在HRNet分割后的结果计算每个像素与图像其他像素的一个关系权重,再与原特征进行一个叠加,使分割结果更准确,由于撸一遍代码,结合论文的Pipeline,详细画出每部分的结构。 蓝色块为...
以下是HRNet-OCR代码的详解: 1. 数据加载和预处理 首先,我们需要定义一个数据集类,用于加载和预处理OCR数据集。在该数据集类中,我们使用了Pillow库载入图像,并将其转换为numpy数组。然后,我们对图像做数据增强和归一化处理,包括随机裁剪、随机翻转、像素值缩放等。 2. HRNet编码器 HRNet编码器是HRNet-OCR的核心...
step1:计算一个coarse的segmentation结果,即文中说的soft object region 实现过程:从backbone(ResNet或HRNet)最后的输出的FM,再接上一组conv操作,然后计算cross-entropy loss step2:结合图像中的所有像素计算每个object region representation,即公式中的fk 实现过程:对上一步计算的soft object region求softmax,得到每个...
目前在Semantic Segmentation on Cityscapes test这个排行版中,排名第一的模型是这两个方法的结合。 HRNet HRNet: Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition, CVPR 2019 当前的语义分割方法需要高分辨率特征,主流方法是通过一个网络得到低分辨feature map,然后通过上采样或反卷积恢复到高分辨率。
Specifically, the Lite-HRNet-OCR achieves 64.39% Mean IOU and 96.52% F1 with 2.9 MParams and 29.4 GFLOPs.doi:10.1117/12.2668135Xuemei ChenZhiheng LiuSuiping ZhouHang YuJixuan ChenYanming LiuProceedings of SPIE
HRNet 适用范围广泛,可以适用于图像分类,特别是在目标检测、图像语义分割、人体骨架点检测、人脸关键点检测等任务都取得了领先的结果。其代码也已开源,被计算机视觉等领域的同行广泛接受并使用。 VL-BERT:多模态预训练 预训练+微调是深度学习应用的一个重要范式。通常来说深度学习依赖于大量标注数据,因此主要适用于拥有...
The OCR approach is rephrased as Segmentation Transformer: https://arxiv.org/abs/1909.11065. This is an official implementation of semantic segmentation for HRNet. https://arxiv.org/abs/1908.07919 - HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation
LGPMA采用HRNet-W48 Cascade Mask RCNN作为backbone,图像经过CNN提取特征后分成两路,一路类似于Mask RCNN的形式用来检测非空单元格叫LPMA(因为是单元格粒度,所以是局部的),LPMA中又分为3个头,一个头是将单元格中的文本区域分割出来,另外两个头用来学习单元格的水平对齐和垂直对齐的soft mask;另一路叫GPMA(因为...
至于规模的选择,根据经验我们采用MobileNetV3_large_x0.5来平衡准确性和效率。顺便说一句,Padderclas提供了多达24个系列的图像分类网络结构和训练配置,122个模型的预训练权重及其评估指标,如ResNet、ResNet vd、SERes NeXt、Res2Net、Res2Net vd、DPN、DenseNet、EfficientNet、Exception、HRNet等。
code:PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇语义分割工作,结合每一类的类别语义信息给每个像素加权,再和原始的pixel特征concat组成最终每个像素的特征表示,个人理解其是一个类似coarse-to-fine的语义分割过程。 目前cityscape的分割任务中,排名最高的还是HRNetv2+OCR,参考paperswithcode ...