HRNet

关键点检测——HrNet网络结构搭建

参考视频讲解如下：【HRNet源码解析(Pytorch)】https://www.bilibili.com/video/BV1ar4y157JM?
有温度的AI·2022-12-05 01:55

关键点检测-HRNet

对于HumanPoseEstimation任务，现在基于深度学习的方法主要有两种：基于regressing的方式，即直接预测每个关键点的位置坐标。（效果较差）基于hestmap的方式，即针对每个关键点预测一张热力图（预测出现在每个位置上的分数）感谢上图为基于网络模型W32绘制
提着小灯找呀找·2022-12-05 01:54

神经网络模型训练简记（三）

3.3.1FCN3.3.2SegNet3.3.3U-Net3.3.4DecoupledNet3.3.5ENet3.3.6PSPNet3.3.7RefineNet3.3.8G-FRNet3.3.9BiSeNet3.3.10HRNet3.3.11Fast-SCNN3.3.12DeepLab
weixin_46846685·2022-12-04 11:31

深度学习常用的backbone有哪些

深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt
万里鹏程转瞬至·2022-12-02 10:47

PaddleSeg 分割模型介绍

分割模型介绍PaddleSeg分割模型介绍一、[U-Net](https://zhuanlan.zhihu.com/p/118540575)二、DeepLabv3+三、PSPNet四、ICNet五、[HRNet
irober·2022-11-30 18:18

AXera-pi使用使用记录（1）

chmod+xax_hrnet.
栋哥爱做饭·2022-11-30 17:17

【图像分割SOTA】训练自己数据集实战目录

1mask_rcnn_detron2_训练自己数据集实战2deeplab3+_pytorch_训练自己数据集实战3HRNet_训练自己数据集实战4Unet_训练自己数据集实战52022最新SOTA_SegNext
小菜学AI·2022-11-27 18:52

paddle 42 将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone使用

在图像分类中的很多模型都可以作为backbone参与目标检测模型中，然而在paddledetection中支持的backbone仅有：blazenet、cspresnet、esnet、hrnet、lite_hrnet
万里鹏程转瞬至·2022-11-26 17:05

改动模型后，加载部分预训练权重文件

加载部分预训练权重文件最近在做姿态估计相关内容，需要将Hrnet模型修改，Hrnet是基于coco数据集训练的，coco数据集是17个关节点，而我需要的是15个关节点，在将数据集标好训练之后，发现由于数据量比较小
Begin,again·2022-11-25 13:48

Lite Pose: Efficient Architecture Design for 2D Human Pose Estimation 阅读笔记

但由于高昂的计算成本（每帧超过150个GMACs（一个GMACS：等于每秒10亿(=10^9)次的定点乘累加运算）），基于HRNet的sota姿态估计模型难以部署在资源受限的边缘设备上。
AnZhiJiaShu·2022-11-24 09:46

net slim 分割_PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的语义分割库，覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet三类主流的分割模型...

PaddleSeg简介PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+,U-Net,ICNet,PSPNet,HRNet,Fast-SCNN等主流分割网络
云湖浪子YZ25T·2022-11-23 17:26

深度学习（HRNet为例）运行环境搭建（Linux版)

声明：本博客仅为学习笔记，其中摘用了多位博主的博客文章，若侵权请联系本人进行删除。一、安装Ubuntu系统1.烧录Ubuntu20.04的iso镜像文件到U盘中，制作好启动盘，烧录软件为UltraISO;2.进入bios系统界面，设置为U盘启动；3.重启电脑进入Ubuntu系统安装；4.按照指示进行安装，具体操作详情可参考下附参考博客。安装完成界面如下图：附录1：参考博客参考链接1：主机装Ubun
Ian Wong·2022-11-23 14:38

深度学习模型试跑(九):HRNet / HRNet-Semantic-Segmentation

目录前言一.模型解读二.模型训练1.数据转换2.配置3.开始训练三.模型推理前言官方项目地址:mmsegmentation地址:一.模型解读具体参考二.模型训练我的环境os:win10cuda:11.0gpu:RTX3090torch:1.7.0代码:因为要使用libtorch，所以选择了mmsegmentation的，因为这里有形成的转换代码1.数据转换支持4类数据（voc2012,citysc
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2022-11-23 14:07

HRNet 【demo 复现过程】

HRNet是一篇非常经典的关于2D人体姿势检测的论文，昨天把demo跑通了，记录一下复现过程。
STRUGGLE_xlf·2022-11-23 14:07

HRNet-Semantic-Segmentation图像，视频推理

源码：https://github.com/HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation/，我用的是pytorchv1.1分支。
三寸光阴___·2022-11-23 14:37

自动驾驶图像分类，基于HRnet从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程

自动驾驶图像分类，基于HRnet从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境的配置说明，已在实际项目中使用。
「已注销」·2022-11-23 14:36

MPII单人人体姿态估计数据集测试结果（test）

一、MPII数据集下载http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#download在这下载的Annotations标注文件是matlab格式所以根据HRNet源代码来下载注释文件二
who are you605·2022-11-23 14:06

ST-GCN可视化（python mmskl.py pose_demo）

运行该命令获取的视频结果与运行HRNet中的demo/inference.py效果相同。
who are you605·2022-11-23 14:06

HRNet运行python demo/inference.py报错

将deep-high-resolution-net.pytorch-master中的demo和visualization文件夹复制到自己的HRNet-Human-Pose-Estimation-master
who are you605·2022-11-23 14:03

【U-HRNet2022】U-HRNet: Delving into Improving Semantic Representation of High Resolution Network for

U-HRNet:DelvingintoImprovingSemanticRepresentationofHighResolutionNetworkforDensePredictionU-HRNet:深入研究改进高分辨率网络的语义表示以实现密集预测
不会声调的博er·2022-11-23 13:08

VALSE2019总结(5)-一些很有insight的poster宣讲

4.9一些很有insight的poster宣讲IndependentlyRecurrentNeuralNetworks(IndRNN,NIPS2018)FishNet()HRNet:DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation
weixin_30294709·2022-11-23 03:23

论文阅读|Lite-HRNet

Lite-HRNet:ALightweightHigh-ResolutionNetworkAbstract我们提出了一个高效的高分辨率网络Lite-HRNet，用于人体姿态估计。
xiaoweiyuya·2022-11-22 22:12

论文阅读|HRNet

DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation原文：https://arxiv.org/pdf/1902.09212.pdf参考资料：HRNet
xiaoweiyuya·2022-11-22 22:11

11.20周报--复现HRNet和收集人体姿态估计相关论文

ACCV2018CVPR20182019202020212022ECAI2020ECCV201820202022ICCV20192021IJCAI2022期刊CVIU-2018IJCV-2021注意力机制自上而下自下而上前言本周将HRnet
GFM0521·2022-11-22 22:40

HRNet 论文阅读笔记

DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation用于人体姿态估计的深度高分辨率表征学习论文地址摘要：本文通过学习可靠的高分辨率表示来关注人体姿态估计问题。大多方法从一个high-to-low分辨率网络生成的低分辨率表示中恢复高分辨率表示。但是，我们的网络模型在整个过程中都保持高分辨率表示。我们以一个高分辨率的子网络作为f
AnZhiJiaShu·2022-11-22 22:07

HRNet、HRNet V2网络结构解读

HRNetV1HRNetV2总结论文：《DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation》github地址：https://github.com/HRNet
‘Atlas’·2022-11-22 22:33

HRNet论文阅读及部分代码标注

HRNet论文及部分代码解释一、HRNet论文阅读论文关注的问题新结构HRNet的提出HRNet的实现1.Sequentialmulti-resolutionsubnetworks2.Parallelmulti-resolutionsubnetworks3
yizhi_hao·2022-11-22 22:33

姿态估计论文汇总 Stacked Hourglass/CPN/Simple Baselines/MSPN/HRNet

最近阅读了姿态估计领域一些比较重要的论文，写此文记录一下文章的主要思想、网络结构等。不介绍CPM和Openpose。题目中的网络结构主要对应下述论文：StackedHourglass-《StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation》ECCV16CPN-《CascadedPyramidNetworkforMulti-PersonPoseEstimati
baddeku·2022-11-22 22:30

HR-Former | 随迟但到，HRNet+Transformer轻装归来（非常值得学习！！！）

作者在高分辨率卷积网络(HRNet)中分别引入的多分辨率并行设计，以及local-windowself-at
Tom Hardy·2022-11-22 22:00

《HRNet-OCR：Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation》论文笔记

参考代码：HRNet-OCR1.概述导读：这篇文章研究了语义分割中上下文信息的提取与表达，其方法设计的灵感来自于：分割中一个像素的label是其对应目标（object）的类别，那么基于此文章便是通过不同
m_buddy·2022-11-22 22:29

（五十四）论文阅读 | 人体姿态估计之 Lite-HRNet

简介文中摘要第一段提到Lite-HRNet用于人体姿态估计，而其baselineHRNet稍加改动即可用于目标检测、语义分割等，所以Lite-HRNet也可以轻易扩展至类似的视觉任务。
zhangts20·2022-11-22 22:26

值得参考的可视化与误差分析｜HRNet团队的另一款Bottom-up人体姿态估计方法

这篇工作是HRNet团队下的一篇自底向上方法，目前更新成DEKR（CVPR2021），如果感兴趣可以直接去新的仓库查看。
Patricia_daye·2022-11-22 22:56

[论文|实验]HRNet

【论文】HRNet详解：翻译、人的姿态问题(humanposeestimationproblem)，提出的网络能在整个过程中都保持高分辨率的表征，本文着力于研究single-personposeestimation
우 유·2022-11-22 22:21

【AI】利用简单神经网络做动作识别——基于coco关键点

开始第一步，需要利用HRNet提取图像中人物的关键点，所需工程代码详见该博文：YOLOv5+姿态估计HRnet与SimDR检测视频中的人体关键点_围白的尾巴的博客-CSDN博客_yolov5人体检测第二步
Dreamcatcher风·2022-11-19 20:02

语义分割之SegFormer分享

今年可以说是分割算法爆发的一年，首先Vit通过引入transform将ADE20KmIOU精度第一次刷到50%，超过了之前HRnet+OCR效果，然后再是Swin屠榜各大视觉任务，在分类，语义分割和实例分割都做到了
xuzz_498100208·2022-11-19 10:18

图像分类（三）HRNet —— 保持空间与语义信息的backbone

保持空间与语义信息的backbone前言一、如何保持图像的空间信息及提取语义信息High-to-LowLow-to-High二、HRNet网络开始层Stem并行提取特征层语义空间信息交互的stage层输出头
lzzzzzzm·2022-11-16 18:58

HRNet文章

文章地址原作者解读B导解析作者提出HRNet来全程保持高分辨率的图片，传统的结构会通过下采样来减少图片的尺寸，同时增大感受野，再通过上采样进行尺寸的恢复，然而在恢复时候，下采样丢失掉的信息就不能够很好的恢复出来
翰墨大人·2022-11-16 07:59

HigherHRNet 源码分析

HigherHRNet训练时采用多分辨率监督，简单来说就是输出多分辨率的heatmap实现也就是在HRNet的后面添加一个反卷积分支，让其输出一个更大尺寸的heatmap关于HRNet可以参考：HRNet
那时那月那人·2022-11-15 17:51

Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 源码分析

基于top-down方法的人体姿态估计模型源码解析RethinkingonMulti-StageNetworksforHumanPoseEstimation源码分析_那时那月那人的博客-CSDN博客HRNet
那时那月那人·2022-11-15 17:21

HRNet 源码分析

论文DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation也是一个top-down得对于人体姿态估计得检测方法。和Stackhourglassnetword,CPN,MSPN等都大致一样。需要先学习一个人体检测器，将每个人都检测出来，然后在送进单个人体姿态估计模型。从论文名字可以看出，HIgh-Resolution高分辨率。S
那时那月那人·2022-11-15 17:21

Swin Transformer、ViT作者等共话：好的基础模型是CV 研究者的朴素追求

在2022年6月1日的智源大会「视觉模型」专题论坛中，SwinTransformer作者曹越、ViT作者翟晓华、HRNet作者王井东、华为王云鹤以及中国科学院大学叶齐祥等共聚一堂，针对视觉模
智源社区·2022-11-14 13:39

U-HRNet：UNet与HRNet碰撞会产生怎样的火花？

现有的最先进的框架（如HRNet）保持了低
自动驾驶之心·2022-11-08 13:20

《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》

2.研究方法所提出的高分辨率网络（HRNet）在整个过程中保持高分辨率表示，首先，不同于传统的串联连接由高到低分辨率网络，HRNet并行连接由低到高分辨率子网，保持高分辨率而不是由低到高恢复分辨率，因此预测的热图可能在空间上更准确
爱钻研的小铭·2022-11-05 15:15

HRNet网络代码解读：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

1902.09212官方源码：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorchHRNet网络结构这里引用“太阳花的小绿豆”绘制的一张基于HRNet
安淮葭·2022-11-05 15:15

人体姿态识别~HRNet论文笔记（CVPR2019）~《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》

有兴趣的朋友可以相互讨论技术论文：https://arxiv.org/abs/1902.09212官方代码：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorchAbstract在这篇论文中，我们主要研究人的姿态问题(humanposeestimationproblem)，着重于输出可靠的高分辨率表征(reliablehighr
雁飞鸣·2022-11-05 15:15

《HRNet：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》论文笔记

参考代码：HRNet1.概述导读：这篇文章聚焦人体关键点检测任务中高分辨率特征的学习表达，现有的特征表达方式一般采取分辨率从高到低的演化路径，这篇文章中为了保持高分辨率特征的作用（分辨率越高关键点定位自然越准确
m_buddy·2022-11-05 15:44

【论文阅读笔记】Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

而本文的网络HRNet则一直维持高分辨率分支，通过融合低分辨率分支上采样带来的high
时光机ﾟ·2022-11-05 15:44

姿态估计之2D人体姿态估计 - （HRNet）Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation（多家综合）

论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1902.09212官方源码地址：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch在bilibili上的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1y7qPHRNet团队工作小结_Patricia_daye的博客-CSDN
light169·2022-11-05 15:43

【HRNet】《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》

CVPR-2019代码：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1Datasets5.2COCOKey-pointDetection5.3MPI
bryant_meng·2022-11-05 15:12

【论文阅读】HRNet：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

源文http://cn.arxiv.org/pdf/1902.09212.pdfhttp://cn.arxiv.org/pdf/1902.09212.pdf源代码https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorchhttps://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.py
creami11·2022-11-05 15:12
上一页 1 2 3 4 5 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他