HRNet论文阅读和代码理解

最新推荐文章于 2024-08-26 21:51:37 发布
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分类专栏： 计算机视觉
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000019167646
本文针对8错的代码进行深入分析，探讨其背后的逻辑错误及可能的解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

HRnet详解
hanfeng5268的博客
06-10 533
例如，在早期的VGG网络中，随着网络深度的增加，特征图的分辨率不断降低，导致在进行像素级任务时，难以准确恢复出高分辨率的细节信息。这种融合方式使得网络能够将不同分辨率的特征优势结合起来，例如低分辨率特征中的语义信息可以增强高分辨率特征的语义理解能力，而高分辨率特征的细节信息可以补充低分辨率特征的细节缺失。为了充分利用不同分辨率分支中的特征信息，HRNet采用了独特的融合策略。它旨在同时保持高分辨率的特征表示，并有效地融合不同分辨率的特征，从而在保留空间细节的同时，也能捕捉到丰富的语义信息。
论文阅读|HRNet
weixin_45782047的博客
02-22 2195
人体姿态估计|HRNet
HRNet网络代码解读：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
shayinzzh的博客
05-19 951
HRNet网络搭建源码解读。
HRNet论文与代码理解
zl3090的博客
07-28 836
（1）论文和网络结构部分代码理解： https://segmentfault.com/a/1190000019167646 https://www.cnblogs.com/daremosiranaihana/p/13198239.html （3）前向过程代码理解： https://zhuanlan.zhihu.com/p/141716039?from_voters_page=true
HRNet 源码分析
xiaoxu1025的专栏
11-14 1098
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 源码分析
论文及代码详解——HRNet
zyw2002的博客
08-21 2911
让我们看一个融合3-resolution representations的例子，如图3所示。我们从一个高分辨率的卷积流作为第一阶段，逐步将高分辨率到低分辨率的流逐个添加，形成新的阶段，并将多分辨率流并行连接。因此，后一阶段并行流的分辨率由前一阶段的分辨率和一个更低的分辨率组成。我们通过bilinear upsampling对低分辨率表示进行缩放，而不改变高分辨率的通道数，并将四种表示连接起来，然后进行1 × 1卷积来混合这四种表示。定义了一个3x3的卷积，当stride=1时，输出大小不变。
HRnet
xiaochengJF的博客
11-08 1605
论文：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 代码：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch HRNet–从代码来看论文 HRNet阅读笔记及代码理解 ...
HRNet(v1,v2,v2p)论文语义分割笔记及代码简读（Deep high-resolution representation learning for visual recognition ）
jqc8438的博客
11-23 6518
HRNet 原文：Deep high-resolution representation learning for visual recognition 论文链接: https://arxiv.org/abs/1908.07919v2 pytorch official code: https://github.com/HRNet 笔记时间：2020.11.22 文章最早发表在了CVRP2019，后面被顶刊TPAMI录用。 之所以要看这篇文章，是先看了OCR，看代码的过程中碰到backbone是HRNet，H
hrnet模型源代码详解
qq_36382582的博客
08-09 7271
（仅为个人学习笔记，如果有错误欢迎提出） 请对照源代码和本帖子观看：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch 建议先看看论文大概了解hrnet特点再看 我们先看看代码里用来搭建模型的方法： def get_pose_net(cfg, is_train, **kwargs): model = PoseHighResolutionNet(cfg, **kwargs) if is_train and c
摘录一篇HRNet和HigherHRNet对比的博客
Patricia_daye的博客
06-10 1368
找了一些对我理解有帮助的部分。
HRNet论文笔记及代码详解
Iron_lyk Blog
07-11 8507
高分辨率表征对于像人体姿态估计、语义分割、目标检测等对位置信息敏感的视觉任务极其重要。现有的SOTA框架（比如ResNet、VGGNet）首先通过串联的高分辨率卷积至低分辨率卷积子网络将输入的图像编码为低分辨率表征，然后从已编码的低分辨率表征中回复高分辨率表征。与此相反，本文提出的High-Resolution Network (HRNet), **在整个过程中都保持高分辨率的表征**。它有两个重要特点：**1）并行连接高低分辨率的卷积流分支；2）不断进行不同分支间的信息交互**。通过这两个特点，HRNet
HRNet-works：HRNet的实践_人为姿势估算
02-14
消息 [2020/07/05]来自Towards Data Science的，介绍了HRNet和HigherHRNet用于人体姿态估计。 [2020/03/12]支持对CrowdPose数据集进行培训/测试。 [2020/02/24] CHRPR2020接受HigherHRNet！ [2019年11月23日]代码和模型现在发布！ [2019/08/27] HigherHRNet现在在。 我们还将发布代码和模型，敬请期待！ 介绍 这是的官方代码。 自下而上的人体姿态估计方法由于尺度变化的挑战而难以为小人物预测正确的姿态。 在本文中，我们提出了HigherHRNet ：一种新的自底向上的人体姿势估计方法，用于使用高分辨率特征金字塔学习比例感知表示。 该方法配备了用于训练的多分辨率监督和用于推理的多分辨率聚合，能够解决自下而上的多人姿势估计中的尺度变化挑战，并能更精确地定位关键点，尤其是
hrnet代码详解关键点生成热图
重剑无锋博客
03-22 968
【代码】hrnet代码详解关键点生成热图。
【论文阅读笔记】HRNet--从代码来看论文
热门推荐
weixin_38715903的博客
09-28 1万+
目录 1.整体架构： 2.代码梳理： 3.模块详解： 1）ResNet模块【感觉不用详解大家都清楚...跳过】 2）关键的特征融合部分：HighResolutionModule 函数一和二： 函数三：_make_fuse_layers－－融合模块 最后的forward部分： ３.关键点预测模块：PoseHighResolutionNet １）函数一：_make_transiti...
HRNet源码——超详细图解
weixin_43507865的博客
03-11 3714
其作用是将 box（目标检测的检测框） 的 h 和 w 的比例调整为fixed_size 的 h 和 w 的比例，以 fixed_size=(4, 2)，调整前的 box 的 h=5, w=3，调整后的 h=6, w=3, h / w = 2 为例。关于模型结构部分的代码，可以参考第一部分的模型结构图（其他大佬画的），我觉得已经画的非常详细了，代码实际上也是这样的。：image(同输入一致)、target(缩放之后的target，box 参数为缩放之后的 xmin,ymin,w,h)
HRNet源代码结构解析
weixin_43587574的博客
10-22 5554
一、整体结构 按顺序可以分为三个部分： 1、stem net 输入IMG，输出feature map，得到这个尺寸的特征图之后，HRNet始终保持此尺寸的图片 2、HRNet的四个阶段 （1）每个stage产生的multi-scale特征图，配置如表1。 （2）stage 的连接处有 transition 结构，用于在不同 stage 之间连接，完成 channels 及 feature map 大小对应。 表1 3、segment head 将stage4输出的4种scale特征concat到一起，加上
【姿态笔记】hrnet 两种代码实现 & 简介
weixin_50862344的博客
04-11 536
【参考】简介。
关键点检测——HRNet源码解析篇
秃头小苏的博客
08-26 1740
Hello，大家好，我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽在上一节中，我已经为大家介绍HRNet的原理部分，其实说起来挺惭愧，因为原理部分介绍的还是比较简单的，我想你仅仅阅读原理部分是很难彻底弄明白HRNet的精髓。那么本节将在上一节的基础上，为大家更细致的讲解HRNet。🧨🧨🧨当然了，本节属于源码解析篇，所有会存在比较多的代码，大家也不用担心看不懂，我都对关键代码做了详细的解释，并画图进一步帮助大家理解，所以大家一定要耐心看下去喔。🎯🎯🎯。
高分辨率网络HRNet代码解析
00000cj的博客
10-05 719
本文设计了一种新的网络结构HRNet，以高分辨率子网络作为开始，逐步添加分辨率由高到低的子网络，并行连接多分辨率子网络，并且反复的进行多分辨率的信息融合，从而得到丰富的高分辨率表示，并且在整个网络过程中都保持高分辨率的表示。
hrnet网络结构图
最新发布
03-15
<think>嗯，用户想了解HRNet的网络结构，特别是图解或结构示意图。首先，我需要回忆一下HRNet的基本概念和它在深度学习中的应用。HRNet全称High-Resolution Network，主要用于保持高分辨率特征表示，这在姿态估计、图像分割等任务中很重要。 用户可能是在做相关项目或者学习，需要直观的结构图来帮助理解。我应该先概述HRNet的核心思想，比如多分辨率子网并行连接，逐步融合不同尺度的特征。然后，分步骤详细描述各阶段的组成，比如从高分辨率子网开始，逐步添加低分辨率子网，并通过跨阶段融合来交换信息。 接下来，结构示意图部分，虽然不能直接画图，但可以用文字描述各层连接方式，比如并行子网、重复的多分辨率块、跨阶段融合策略。可能用户需要知道每个子网的结构，比如卷积层、残差块的使用，这时候可以引用ResNet的相关知识，因为HRNet可能借鉴了残差连接，所以引用[^1]提到的ResNet意义在这里适用。 用户可能还会关心HRNet的应用场景，比如人体姿态估计、语义分割，这些需要高分辨率细节的任务。另外，实现细节方面，可能涉及代码结构，比如并行子网如何用Python实现，引用[^2]中的OrderedDict或学习率调整可能相关，但用户的问题更偏向结构而非代码，所以可能不需要深入代码部分。 用户可能没有说出的是想比较HRNet与其他网络（如U-Net）的区别，或者为什么HRNet在保持高分辨率上有优势。这时候需要强调HRNet的并行多尺度融合，与传统的先下采样再上采样的方法不同，从而保留更多空间信息。 需要检查是否有遗漏的关键点，比如HRNet的不同版本（HRNetV1, V2），或者具体论文中的结构差异。但用户主要问的是架构图解，所以应该集中在主干结构上，确保描述清晰，层次分明，方便用户根据文字绘制示意图。 最后，生成的相关问题要引导用户深入HRNet的实现、应用及与其他网络的对比，帮助他们进一步学习。例如，如何实现跨阶段融合，或者与U-Net的区别，这些都是用户可能感兴趣的后续问题。</think>### HRNet 网络架构详解 HRNet（High-Resolution Network）是一种用于保持高分辨率特征表示的网络架构，广泛应用于人体姿态估计、语义分割等任务。其核心思想是通过**多分辨率子网的并行连接**和**跨阶段特征融合**，避免传统网络中因反复下采样导致的空间信息丢失。 #### 1. 核心结构示意图（文字描述） ``` 输入图像 → 初始卷积层（降采样至1/4尺寸） ↓ Stage 1: 高分辨率子网（4个残差块） ↓ Stage 2: 高分辨率子网 + 低分辨率子网（并行，通过跨分辨率融合交换信息） ↓ Stage 3: 高分辨率/中分辨率/低分辨率子网（三分支并行） ↓ Stage 4: 四种分辨率子网（四分支并行，逐步融合） ↓ 输出层：多分辨率特征聚合 ``` #### 2. 关键组件 1. **并行多分辨率子网** - 每个子网处理不同尺度的特征图（如原始分辨率、1/2、1/4、1/8） - 通过重复的`BasicBlock`或`Bottleneck`构建 2. **跨阶段融合策略** - 上采样低分辨率特征：使用双线性插值 - 下采样高分辨率特征：使用步长为2的卷积 - 融合公式： $$F_k^{(s)} = \sum_{i=1}^{n} \phi_{i \to k}(F_i^{(s-1)})$$ 其中$\phi$表示分辨率转换操作 3. **多尺度特征聚合** 最终输出通过串联所有分辨率子网的特征，保留从细粒度到语义级别的信息。 #### 3. 结构特点 - 全程保持高分辨率通路 - 通过渐进式分支扩展增加感受野 - 重复使用3x3卷积提取局部特征
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