目标检测系列：高分辨率表示HRNetV1、HRNetV2/V2p

最新推荐文章于 2024-01-16 11:34:12 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39382877/article/details/98519064
HRNet在目标检测和姿态估计等领域中保持高分辨率特征表示，通过并行子网结构和多尺度融合实现更精确的空间定位。与现有方法如Hourglass和Cascade pyramid networks相比，HRNet的并行连接和重复多尺度融合能提供更丰富的高分辨率表示，从而提高预测的准确性。

Index

论文1：https://arxiv.org/abs/1904.04514
论文2：https://arxiv.org/abs/1902.09212
代码：https://github.com/HRNet

摘要

这两篇文章主要讲的就是如何在人体姿态估计，目标检测，语义分割等情况下保持高分辨的特征表示。目前多数方法从由高到低分辨率网络产生的低分辨率表示中恢复高分辨率表示。而本文在整个过程中保持高分辨率的表示。我们将高分辨率子网开始作为第一阶段，逐步添加高到低分辨率子网以形成更多阶段，并行连接多个子网，每个子网具有不同的分辨率。我们进行重复的多尺度融合，使得高到低分辨率表示可以重复从其他分辨率的表示获取信息，从而导致丰富的高分辨率表示。因此，预测的关键点热图可能更准确，空间更精确。

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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。
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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
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1、资源内容：基于YOLOv5改进更多的主干resnet、shufflenet、moblenet、efficientnet、hrnet、cbam、dcn以及tensorrt等（源码+说明）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.youkuaiyun.com/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。
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