HRNet网络（资料网络收集）

最新推荐文章于 2025-10-07 23:16:11 发布
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#网络 #计算机视觉 #深度学习

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。

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

人体姿态检测—HRNet分析与实现（一）
weixin_43925119的博客
11-18 1万+
点击查看原文：《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 在HRNet论文中主要研究人体姿态估计问题，着重于输出可靠的高分辨率表征。现有的大多数方法都是从高分辨率到低分辨率网络产生的低分辨率表征中恢复高分辨率表征。而HRNet能在整个过程中都保持高分辨率的表征。高分辨率子网络作为第一阶段开始，逐步增加高分辨率到低分辨率的子网，形成更多的阶段，并将多分辨率子网并行连接进行多次多尺度融合，使得每一个高分辨率到低
HRNet网络结构及TensorFlow实现
fovever_的博客
08-25 3307
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HRNet代码及原理分析（一）-- 网络结构
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04-08 7980
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HRNet
m0_56077202的博客
12-04 5634
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高分辨网络HRNet
年轻即出发，
07-16 2736
论文：Deep High-Resolution Representation Learningfor Visual Recognition Github：https://github.com/HRNet 2020TPAMI 论文提出了一个通用型网络结构，HRNet。最大的亮点就是具有丰富的低分辨和高分辨的融合特征。在分类，检测，分割，人体姿态估计，人脸关键点检测，超分，光流估计，深度估计等诸多任务都取得了非常好的效果，堪称网络结构中的万金油。 网络结构： 论文一共提出HRNe...
HRNet网络简介
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这篇文章是由中国科学技术大学和亚洲微软研究院在2019年共同发表的。这篇文章中的HRNet（High-Resolution Net）是针对2D人体姿态估计（Human Pose Estimation或Keypoint Detection）任务提出的，并且该网络主要是针对单一个体的姿态评估（即输入网络的图像中应该只有一个人体目标）。人体姿态估计在现今的应用场景也比较多，比如说人体行为动作识别，人机交互（比如人作出某种动作可以触发系统执行某些任务），动画制作（比如根据人体的关键点信息生成对应卡通人物的动作）等等
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最新发布
**My Coding Family**
10-07 1072
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》，该专栏持续复现网络上各种热门内容(全网YOLO改进最全最新的专栏，质量分97分+，全网顶流)，改进内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB检测)。且专栏会随订阅人数上升而涨价(毕竟不断更新)，当前性价比极高，有一定的参考&学习价值，部分内容会基于现有的国内外顶尖人工智能AIGC等AI大模型技术总结改进而来，嘎嘎硬核。
【U-HRNet2022】U-HRNet: Delving into Improving Semantic Representation of High Resolution Network for
我的博客
10-20 7022
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08-19
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AnZhiJiaShu's blog
05-02 3507
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（1）训练参数 opt参数解析： cfg:模型配置文件，网络结构 data:数据集配置文件，数据集路径，类名等 hyp:超参数文件 epochs:训练总轮次 batch-size:批次大小 img-size:输入图片分辨率大小 rect:是否采用矩形训练，默认False resume:接着打断训练上次的结果接着训练 nosave:不保存模型，默认False notest:不进行test，默认False noau...
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IMX219 摄像头，800 兆像素和 83 FOV。兼容 Jetson nano 开发套件 (B01) 规格： 8 百万像素 传感器：索尼IMX219 分辨率：3280 × 2464（每台相机） 镜头规格： CMOS尺寸：1/4英寸 焦距：2.6mm 视角：83/73/50度（对角线/水平/垂直） 失真：<1% 基线长度：60mm ICM20948： 加速度计： 分辨率：16 位 测量范围（可配置）：±2、±4、±8、±16g 工作电流：6...
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05-14 4584
#include<iostream> #include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1.bmp", 0...
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01-27 4537
import torch import os from PIL import Image import pandas as pd # Model #model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # or yolov5m, yolov5l, yolov5x, etc. 'ultralytics/yolov5', 'custom', model = torch.hub.load( 'ultralytics/yolov5','custom'.
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