HRNet网络（资料网络收集）

最新推荐文章于 2022-10-20 10:51:19 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 网络 计算机视觉 深度学习
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HRNet在计算机视觉任务中解决了传统网络在位置信息处理上的问题。它通过并行处理多个分辨率的特征图，并不断交换信息，从而同时保持强语义理解和精确的位置细节，避免了信息在上下采样过程中的损失。这一创新设计在目标检测、语义分割等领域展现出优势。

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

留个底

计算机视觉领域有很多任务是位置敏感的，比如目标检测、语义分割、实例分割等等。为了这些任务位置信息更加精准，很容易想到的做法就是维持高分辨率的feature map，事实上HRNet之前几乎所有的网络都是这么做的，通过下采样得到强语义信息，然后再上采样恢复高分辨率恢复位置信息，然而这种做法，会导致大量的有效信息在不断的上下采样过程中丢失。

而HRNet通过并行多个分辨率的分支，加上不断进行不同分支之间的信息交互，同时达到强语义信息和精准位置信息的目的。

HRNet的Backbone设计

 一文读懂 HRNet - 极市社区icon-default.png?t=LA92https://bbs.cvmart.net/articles/3900

HRNet
m0_56077202的博客
12-04 5484
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09-10 1562
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年轻即出发，
07-16 2601
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weixin_43925119的博客
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08-25 3234
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10-20 6740
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