hourglass

一张图一个朝代一种美（2）

对的，这是个流行穿紧身衣的时代，各种类型的束身衣，各种造型的衬裙，为显腰细，穿成各种沙漏型(hourglass)。这种审美流行于整个维多利亚女王时期。

赋予美丽力量·2024-01-14 18:02

（论文阅读31/100）Stacked hourglass networks for human pose estimation

31.文献阅读笔记简介题目Stackedhourglassnetworksforhumanposeestimation作者AlejandroNewell,KaiyuYang,andJiaDeng,ECCV,2016.原文链接https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf关键词HumanPoseEstimation研究问题CNN运用于HumanPoseEstimation，

朽月初二·2023-11-16 03:44

超长上下文处理：基于Transformer上下文处理常见方法梳理

Hourglass

wwlsm_zql·2023-07-14 20:36

电脑软件：推荐10款实用的办公效率神器

目录1.Everything搜索神器2.IDM下载器3.Dism++电脑维护工具4.Captura录屏神器5.Hourglass倒计时软件6.Ditto剪切板增强工具7.Snipaste截图神器8.ScreenToGifGIF

IT技术分享社区·2023-04-12 13:07

带你一文了解hourglass

目录前言一、hourglass简介二、hourglass原理三、代码前言前两天看了一篇论文，其中提到了Hourglass，文中对hourglass的结构没有详细的图解和文字描述，对之前不了解人体姿态估计的我

zy_destiny·2023-03-15 08:15

Hourglass模块网络结构代码

论文:https://arxiv.org/abs/1603.06937代码：https://github.com/princeton-vl/pytorch_stacked_hourglass结构图：这个模块的代码为

元水1314·2023-02-02 04:53

实践案例丨CenterNet-Hourglass论文复现

摘要：本案例是CenterNet-Hourglass论文复现的体验案例，此模型是对ObjectsasPoints中提出的CenterNet进行结果复现。

华为云开发者联盟·2022-12-31 09:00

论文阅读：Objects as Points（也叫CenterNet）

文章目录1、论文总述2、centerpoint与Anchor-based的不同3、Hourglass-104resnet和DLA-34的网络结构4、中心点正负样本的标定以及改进的focalloss5、宽高和总体的损失函数

贾小树·2022-12-24 11:52

2D人体姿态估计 - Stakced Hourglass Network（SHN）个人理解

AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks–thedatascienceblog【https://github.com/princeton-vl/pytorch_stacked_hourglass

light169·2022-12-21 06:00

Zero-sho原先的升级版：hourglass网络：U-Net

ZMFF:Zero-shotmulti-focusimagefusion（ZMFF:Zero-shot多聚焦图像融合）（本论文的先导片：ZERO-SHOTMULTI-FOCUSIMAGEFUSION）这是我们之前的扩展工作。在ZMFF,我们做一些改动和改进相比原来的框架。首先，用源图像代替深度图像先验网络（INet）的输入噪声，使训练过程更加稳定。该方法能够为INet提供最有价值的指导信息，对清晰

小郭同学要努力·2022-12-19 17:20

CornerNet原理与代码解析

目录HourglassCornerPooling制作标签Loss测试流程参考input：(batch_size,3,511,511)backbone:hourglass输入首先接一个stem模块（由一个

00000cj·2022-12-16 21:43

Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

介绍这是一篇2016年做单人姿态估计的文章实验用的是MPIIsigle和FLIC，指标PCKh通过堆叠沙漏结构的网络进行人体姿态估计沙漏结构指通过pooling得到低分辨率的特征，然后通过上采样得到高分辨率特征的网络结构论文指出该网络可以捕获并控制图像所有尺度上的信息。另一方面，沙漏网络区别于先前的设计，主要在其更对称的拓扑结构。通过连续堆放这样的沙漏网络，可以实现重复的bottom-up，top

梦之泪殇·2022-11-29 22:25

【论文阅读笔记】Stacked HOurglass Networks for Human Pose Estimation

论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.06937论文总结本文方法名为Hourglass，是16年的老论文了。

时光机ﾟ·2022-11-29 22:55

【论文阅读笔记】Multi-Scale Structure-Aware Network for Human Pose Estimation

本论文的改进了目前的深层conv-deconv的hourglass模型，有四点改进：（1）多尺度监督

时光机ﾟ·2022-11-29 22:55

深度学习日常笔记1——HumanPose/Stacked Hourglass

1.使用BatchNormalization可以避免covariateshift（可以简单理解为变量（或输入特征）变化）。这个是迁移学习中很重要的研究内容。具体见http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/54317852相关文献《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyRed

喵皇·2022-11-29 15:55

pycharm使用命令行参数的方法

程序中的参数：命令行参数的添加位置：参数填写格式：--model_json空格D:/xxbj/tmm/pose_estimation/hourglass/Stacked_Hourglass_Network_Keras-master

就想改个名字为什么这么难·2022-11-29 06:42

【2021-CVPR-3D人体姿态估计】Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation

GraphStackedHourglassNetworksfor3DHumanPoseEstimation题目：《用于3D人体姿态的图堆叠沙漏网络》作者：来源：CVPR2021研究内容:单人-单视图-有监督创新点：•提出适用于多尺度人体骨骼特征提取的GraphHourglass模块，包括考虑人体骨骼结构的新型池化和解池操作——骨骼池化和骨骼Unpool（反池化）•其次，我们引入了图堆叠沙漏网络(G

代码太难敲啊喂·2022-11-25 19:10

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

常见的CNN卷积神经网络

二、Hourglass通过重复自底向上和自顶向下并联合中间结果的监督用在人体姿态估计中

想成为书呆子·2022-11-20 10:06

视觉模型对比BaseNet、Hourglass、LaneNet、SCNN、SAD、Ultra-Fast-lane、PINet、RefineNet、RefineDet、NanoDet

0：常用编程基础ModuleNotFoundError:Nomodulenamed’’exportPYTHONPATH="$PWD"&&python3models/export_onnx.py--weights./weights/--img640--batch11：基础网络简单回顾一下·AlexNet应该算第一个深度CNN；·ZFNet采用DeconvNet和visualization技术可以监控

SensorFusion·2022-11-19 13:28

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源码分析_那时那月那人的博客-CSDN博客CPN-CascadedPyramidNetworkforMulti-PersonPoseEstimation源码分析_那时那月那人的博客-CSDN博

那时那月那人·2022-11-15 17:21

Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation

读完之后略有失望.这篇文章是Face++团队出品的,旨在设计出一个好的multi-stage的pose检测.这篇文章的主要目的,是为了设计一个随着网络stage数目增加,模型的预测能力逐步提高的网络.而不是像之前的hourglass

MatthewHsw·2022-11-15 16:46

CenterNet-ObjectAsPoints 复现（一）损失函数

https://arxiv.org/abs/1904.07850https://github.com/xingyizhou/CenterNetbackbone:a:Hourglass沙漏网络，未对其修改

小帆97·2022-11-13 15:19

原力计划【云原生】前后端分离项目下如何优雅的联调程序？

文章目录三、ApiFox在企业中的应用前后端分离开发利器partly_sunny:需求分析snowman:设计接口编写代码hourglass_flowing_sand:导入文档四、在线生成代码提高效率recycle

·2022-08-15 15:22

语义分割网络综述

恢复高分辨率表示U-NetSegNet三、HRNet概览本文以HRNet论文为主，介绍语义分割相关工作，具体可分为：学习低分辨率表示：FCN、Deeplab系列、PSPNet恢复高分辨率表示：U-Net，Hourglass

蓟门桥南一只炸·2022-07-20 07:45

Hourglass Network

论文：StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationECCV2016，密歇根大学的研究团队，Hourglass。

酸菜霉霉·2022-02-05 03:26

【CV论文笔记】Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation（Stacked Hourglass网络详解）

本文主要用于介绍AlejandroNewell等人于2016年提出的用于关键点检测的StackedHourglass网络的论文。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf源码地址：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/pose基本目录如下：摘要核心思想总结--------

蘑菇轰炸机·2021-06-20 04:02

Stacked Hourglass 笔记

StackedHourglass论文：StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationStackedHourglass为Hourglass网络结构的延伸。

Kipal_A·2021-06-09 00:18

Fast Human Pose Estimation

基于Hourglass的一种轻量网络，特点：轻量，易训练知识蒸馏，有一个老师模型，然后训练轻量的学生模型，这样会更快3.1网络结构：相比于沙漏网络，stage砍半，channel砍半，就没其它改变了3.2LOSS

BUAA_小胡·2020-09-11 10:06

【2019 | 知识蒸馏】Fast Huamn Pose Estimation

现有的人体姿态估计网络，想要到达较好的效果，需要对网络进行堆叠，不论是Hourglass，CPN，HRnet等优秀的网络都有这个特性。但在实际应用时，效率是一个不可避免的问题。

yuanCruise·2020-08-23 06:30

文本检测2019

research-charnet有权重，无训练代码wgethttps://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/c0PaY4pzPUhPmL9/download-Oweights/icdar2015_hourglass88

ShellCollector·2020-08-18 20:22

论文阅读 Jointly Optimize Data Augmentation and Network Training

–槛外人–Abstract随机的数据扩增对于网络训练很重要，以前的方法是数据扩增和网络训练是分开的，本文设计一种自动的扩增网络来产生hard的样本扩增，augmentation网络探索了target(hourglass

枯叶蝶KYD·2020-08-18 17:47

CornerNet训练不完全指南

全新的CornerPooling方法网络结构如下：从左至右：骨干网络Hourglass、左上/右下两个角点预测分支、每个角点预测分支CornerPooli

叫我西瓜超人·2020-08-13 20:47

CenterNet 代码阅读笔记二（Keras版本）

CenterNet代码阅读笔记二（Keras版本）前言代码结构hourglass.py总结前言大家好！

caikw62·2020-08-13 10:02

Python Tkinter 插件用法讲解（二）（python2.7）

，参数);label.pack();参数列表text显示文本内容bitmap设置位图、内置error/hourglass/info/questhead/question/warning/gray12/gray25

王骕·2020-08-12 12:56

hourglass pytorch 实现

bearpaw以及@roytseng-tw的训练代码和@anibali的evaluation代码,主要这两位大佬的代码基本上和使用lua在torch7上的作者源代码没有什么出入，是很好的复现5、同时采用了hourglass

Hi_AI·2020-08-10 16:21

FashionAI全球挑战赛—服饰关键点定位

spm=5176.100150.711.5.5f902784pJIfNg&raceId=231648在初赛时使用的Hourglass网络，在初赛第二轮的时候机器的水泵烧了。。到复赛快结束才修好。。

Gods_Dusk·2020-08-09 03:44

2D目标检测的重点

1.Hourglass本文使用全卷积神经网络，对给定的单张RGB图像，输出人体关键点的精确像素位置，使用多尺度特征，捕捉人体各关节点的空间位置信息。

樨潮·2020-08-09 01:11

论文：Hourglass Module相关整理

概述最近在看一些基于anchor-free方法的目标检测论文，首先看的是CornerNet,该方法的backbonenetwork就为hourglassmodulehourglassmodule（沙漏模块）结构，可以描述为宽→\rightarrow→窄→\rightarrow→宽的样子，如下图：一个hourglassmodule首先经过一系列卷积层和池化层下采样，然后再经过一系列上采样层和卷积层来

Liekkas Kono·2020-08-08 21:54

FAN 训练复现（独立实现数据准备与训练部分的代码）

由于原作者的FAN-2D模型中，是基于一个头网络+4个Hourglass模块，在TitanX上需要43-50ms的处理时间。

rainforestgreen·2020-08-06 13:08

Multi-Context Attention for Human Pose Estimation

作者采用stackedhourglass作为依附1）每个hourglass从不同分辨率的featuremap来产生attentionma

枯叶蝶KYD·2020-08-05 16:14

Stacked Hourglass Networks人体姿势估计-论文笔记

1简介本文依据《StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimation》翻译总结。StackedHourglass：（1）一个最终姿势的估计是需要理解整个身体的。所以最好是图片不同尺度的识别。StackedHourglass对所有尺度下的特征都处理，以便更好的捕获关于身体的各种空间关系。（2）仅关注RGB图片的单个人姿势的关键点定位。（3）没有使用unpoll

zephyr_wang·2020-08-04 22:28

pytorch 利用netron可视化网络结构

if__name__=='__main__':importtorch.onnximportnetron#####hourglass是自己的网络代码，自己定义的网络结构类名pose=HourglassNet

zouxiaolv·2020-08-04 10:31

CenterNet骨干网络之hourglass

CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101),DLA-34,Hourglass-104，本文从结构和代码先对hourglass进行讲解。

*pprp*·2020-08-03 12:08

深度学习模块介绍 —— Hourglass Module

HourglassModuleHourglass模块设计的初衷就是为了捕捉每个尺度下的信息，因为捕捉像脸，手这些部分的时候需要局部的特征，而最后对人体姿态进行预测的时候又需要整体的信息。为了捕获图片在多个尺度下的特征，通常的做法是使用多个pipeline分别单独处理不同尺度下的信息，然后再网络的后面部分再组合这些特征，而作者使用的方法就是用带有skiplayers的单个pipeline来保存每个尺

Life Recoder·2020-08-02 15:50

论文阅读 Multi-Scale Structure-Aware Network for Human Pose Estimation

1、文章在hourglass的网络基础上做了四点改进1）多尺度监督来加强语义特征学习来融合多尺度的特征2）多尺度的回归网络来优化整体的人体结构3）structure-aware损失（在多尺度监督和回归中都有用到

枯叶蝶KYD·2020-08-02 14:33

论文阅读 Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm

Abstract整篇论文利用边缘来辅助landmark点的定位Contribution1、文章中的组件首先是一个提取边缘的网络，用的是hourglass，融合了人体姿态的几何变换核那篇文章，不过在那篇文章的基础上

枯叶蝶KYD·2020-07-28 14:34

CornerNet论文简析

Contents0Links1论文标题2整体流程图3backbone--Hourglass网络结构图4Hourglass初级模块--ResidualModule5四阶Hourglass子网络6CornerPooling7Top-LeftCorners8Loss8.1HeatmapsLoss8.2EmbeddingsLoss8.3OffsetsLoss9Q

STARBLOCKSHADOW·2020-07-28 08:21

DSSD

2、deconvolutionlayers增加context(hourglass)，提高精

小松qxs·2020-07-12 12:40

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