Deep High-Resolution Net.pytorch 项目推荐-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_09615/article/details/142221564

Deep High-Resolution Net.pytorch 项目推荐

deep-high-resolution-net.pytorch The project is an official implementation of our CVPR2019 paper "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-high-resolution-net.pytorch

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Deep High-Resolution Net.pytorch 是一个官方实现的人体姿态估计项目，基于 PyTorch 框架开发。该项目的主要编程语言是 Python。它是由 leoxiaobin 在 GitHub 上开源的，旨在通过深度高分辨率表示学习来提升人体姿态估计的准确性和空间精度。

2. 项目核心功能

该项目的主要功能是进行人体姿态估计，特别关注于学习可靠的高分辨率表示。与传统方法从低分辨率表示中恢复高分辨率表示不同，该项目通过以下方式实现高分辨率表示的维护：

多分辨率子网络：从高分辨率子网络开始，逐步添加高到低分辨率子网络，形成多个阶段，并并行连接这些子网络。
重复多尺度融合：通过重复的多尺度融合，使得每个高到低分辨率表示都能从其他并行表示中获取信息，从而生成丰富的高分辨率表示。

这种方法在 COCO 关键点检测数据集和 MPII 人体姿态数据集上展示了优越的姿态估计结果。

3. 项目最近更新的功能

2021/04/12：欢迎查看我们最近在 CVPR 2021 上的工作，关于自底向上的姿态估计（HRNet-DEKR）。
2020/07/05：一篇来自 Towards Data Science 的博客介绍了 HRNet 和 HigherHRNet 在人体姿态估计中的应用。
2020/03/13：更长的版本被 TPAMI 接受，名为“Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition”，包含更多 HRNet 应用，代码可用于语义分割、目标检测、面部关键点检测和图像分类。
2020/02/01：我们添加了 HRNet 的演示代码，感谢 Alex Simes 的贡献。可视化代码用于展示姿态估计结果，感谢 Depu 的贡献。
2019/08/27：HigherHRNet 现已发布在 ArXiv 上，这是一种基于 HRNet 的自底向上的人体姿态估计方法。我们将在 Higher-HRNet-Human-Pose-Estimation 上发布代码和模型，敬请期待。