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...
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。
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Associative Embedding,用于处理多目标关键点的配对问题。 Paper: Associative Embedding: End-to-End Learnin...
注意:HRNet是针对人体关键点检测提出的网络,一次只能检测一个个体,如果想要检测出单张图像里面的多个物体,需要先经过一个专门检测人的目标检测网络,将图中每个人的位置找出来,然后再将每个人所对应的区域通过HRNet进行预测,然后再将所得到的关键点预测对应到原图中才可以得到一张图中有多个目标的情况。 ...
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一、网络结构 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...
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...
- Hourglass 网络：这种网络架构有效地利用了图像多个尺度的空间信息，可以很好地应用于人体关键点检测和...
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...