为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的动态关键点检测网络(DKDNet),通过动态关键点特征学习模块和引导热图激活器,实现鲁棒的图像匹配。所提出的DKDNet具有几个优点。首先,所提出的动态关键点特征学习模块可以通过注意力机制生成自适应的关键点特征,该机制可以随着当前输入图像灵活更新,并且能够捕获具有不同模式的关键点。
1.2 网络结构 1.3 损失函数 二、配对细节 2.1 加速配对 2.2 优先级 2.3 Munkres配对 2.4 具体步骤 前面介绍了单目标关键点检测网络 Stacked Hourglass Networks,如下图所示,一次只能检测出一个目标的关键点信息,但实际情况下一个场景出现多个目标的概率更大,所以原作者在Stacked Hourglass Networks的基础上提出了Associa...
为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的动态关键点检测网络(DKDNet),通过动态关键点特征学习模块和引导的热图激活器,实现鲁棒的图像匹配。所提出的DKDNet具有几个优点。首先,所提出的动态关键点特征学习模块可以通过注意力机制生成自适应的关键点特征,该机制...
1.1 网络整体结构 网络名字Stacked HourGlass(堆叠的沙漏)其实已经反应了网络的大致结构,由像沙漏一样的结构堆叠而成,每一个沙漏结构在文章称为Hourglass模块,hourglass模块之间还有一个中间监督层(Intermediate Supervision),用于衔接各个hourglass模块,通过这样的架构,不断重复进行自上而下,自下而上的推断机制,通过这种机...
论文提出了一种全局关联网络(GANet)来从新的角度描述车道检测问题,其中每个关键点直接回归到车道线的起点,而不是逐点扩展。具体来说,关键点与其所属车道线的关联是通过全局预测其到相应车道起点的偏移量来实现的,彼此不依赖,可以并行进行,以大大提高效率。此外,论文进一步提出了一种车道感知特征聚合器(LFA),它自...
1.1 网络整体结构 网络名字Stacked HourGlass(堆叠的沙漏)其实已经反应了网络的大致结构,由像沙漏一样的结构堆叠而成,每一个沙漏结构在文章称为Hourglass模块,hourglass模块之间还有一个中间监督层(Intermediate Supervision),用于衔接各个hourglass模块,通过这样的架构,不断重复进行自上而下,自下而上的推断机制,通过这种机...
1.hourglass网络 2.网络原理 网络的输入是1x96x96的灰度图像和15x2的关键点坐标,在进行关键点检测时没有直接对关键点的坐标进行回归,而是对每个关键点生成一个heatmap,将此heatmap作为回归对象,参考算法的具体做法如下: 设某关键点坐标为(center_x, center_y),为其生成一个96x96的heatmap,设heatmap上点的坐标...
Mask RCNN是何凯明于CVPR2017上发表的工作,率先提出集检测和分割为一体的端到端网络,这是一个多任务网络,可以扩展为:目标实例分割、目标关键点检测任务。Mask-RCNN 是基于Faster-RCNN 的框架,在基础特征网络之后又加入了全连接的分割...
网络训练完成后,推理阶段输出的也是HeatMap图,那要得到关键点位置信息,就需要进行解析,其过程刚好和上面标签生成相反,即找出heatMap中最大值所在位置作为关键点位置。 效果 三、模型部署 3.1 模型转换 将训练好的模型转换为ONNX格式 3.2 模型推理 推理可以采用前面提到过的OpenCV的DNN模块,或者采用NCNN进行推理。
这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步,我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。 这份教程介绍了Lasagne,一个比较新的基于Python和Theano的神经网络库。我们将用Lasagne去模拟一系列的神经网络结构,讨论一下数据增强(data augmentaTIon)、流失(dropout)、结合动量(momentum)和预先训练(pre...