Deep HIgh Resolution Net（HRNet）网络结构

最新推荐文章于 2024-11-12 22:14:18 发布

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#人体关键点检测

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本文探讨了2D人体关键点检测技术，介绍了一种基于深度学习的网络结构，该结构能够准确地定位图像中的人体关键部位，为姿势估计、运动分析等领域提供了技术支持。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

论文https://arxiv.org/pdf/1902.09212.pdf

2D人体关键点检测

网络结构如下：

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yudw15

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deep-high-resolution-net.pytorch

jacke121的专栏

09-06

3234

deep-high-resolution-net.pytorch 1070 100多ms from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import argparse import os import pp...

HRnet详解

hanfeng5268的博客

06-10

539

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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Deep High Resolution Net（HRNet）代码分析及网络架构

m0_37909240的博客

07-01

3207

2020/07/01 Hey，HRNet之前已经在论文层面做过介绍了，今天我从网络结构的角度和代码层面再给给大家分析一下。 1、网络架构图： 2、代码分析 2.1 ResNet模块虽然很熟悉了，但是还是介绍一下resnet网络的基本模块。如下的左图对应于resnet-18/34使用的基本块，右图是50/101/152所使用的，由于他们都比较深，所以有图相比于左图使用了1x1卷积来降维。 (a)conv3x3: 没啥好解释的，将原有的pytorch函数固定卷积和尺寸为3重新封装了一次；.

High-Resolution Network (篇一)：原理刨析

认真努力，做一只会飞的毛毛虫。

06-29

3160

计算机视觉可以分为两类任务：图像分类、其他任务。对于图像分类任务而言，通常需要更加浓缩的语义信息，并不需要高分辨率的表征，只需要输出一个整体的标签即可。对于目标检测(区域级别分类任务)、分割和关键点检测(像素级别分类任务)而言，需要网络对位置信息更加敏感，因此需要学习高分辨率的表征。如何学习图像高分辨率表征是HRNet网络所解决的问题。传统的分类网络总是从高分辨率变为低分辨率，HRNet是从零开始设计的一个全新的网络结构，是一个高分辨率、中分辨率和低分辨率三路并行、不停交互的一个网络结构。需要说明的是，在计

deep-high-resolution-net.pytorch-master.zip

04-28

CVPR2019：High-Resoultion Net(HRNet)论文解析

Akita·Wang's Semantic Segmentation

11-19

877

High-Resoultion Net(HRNet)由微软亚洲研究院和中科大提出，发表在CVPR2019。文章名称：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation Github：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch 模型的主要特点是在整个过程中特征图（Feature Map）始终保持高分辨率，这与之前主流方法思路上有很大

HRNet (Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition)

haodouxiansheng的博客

11-12

2533

HRNet

HRNet网络代码解读：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

shayinzzh的博客

05-19

952

HRNet网络搭建源码解读。

deep-high-resolution-net.pytorch：该项目是CVPR2019论文“用于人体姿势估计的深度高分辨率表示学习”的正式实施。

02-05

[2020/07/05]来自Towards Data Science的，介绍了HRNet和HigherHRNet用于人体姿态估计。 [2020/03/13] TPAMI接受了更长的版本：。它包含了更多的HRNet应用程序，并且提供了以下代码：，异物，和。 [2020/02/01]...

deep-high-resolution-net.pytorch训练AnimalKingdom数据集

混吃等死，偶尔搞点好玩的

02-03

427

学习记录

HRNet网络结构

caixukun110的博客

04-23

2757

对HRNet网络结构的理解

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

High-Resolution Net(HRNet) 论文笔记

qq_30146937的博客

03-12

1870

前言

HRNet的网络结构---非常详细

qq_35275007的博客

04-16

8526

这是HRNet的官方代码： https://github.com/HRNet 更改它的输出头，就可以变成分类、目标检测、分割、姿态检测等网络我是按照以下代码画的网络结构 https://github.com/stefanopini/simple-HRNet/blob/master/models/hrnet.py ...

推荐项目：HRNet，高分辨率网络在图像分类中的突破

gitblog_00978的博客

08-22

485

MyDLNote - Network: Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

u014546828的博客

11-07

1万+

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation [paper]https://arxiv.org/pdf/1902.09212.pdf [github]https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch Table of ...

HRNet代码及原理分析（一）-- 网络结构

weixin_42206075的博客

04-08

7893

HRNet代码及原理分析（一）-- 网络结构 通常来说，目前市场上主流物体关键点的方法一般分两类：基于坐标回归，热力图。而后者主要是由高到低分辨率网络然后由低分辨率网络再转到高分辨率网络中（high-to-low resolution—>low-to-high resolution）。但是微软提出的一种新型的网络结构–HRNet。上图是high-to-low resolution—>low-to-high resolution的一般的网络结构，下图就是HRNet的大概的网络结构。可以清楚的

HRNet网络简介

最新发布

06-13

<think>首先，用户的问题是关于“HRNetV2网络的结构图”，具体是：“我想查找HRNetV2网络的结构图请问HRNetV2网络结构图深度学习架构可视化”。这表明用户需要HRNetV2的架构图或可视化信息。现在，回顾系统级指令：-所有行内数学表达式使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾添加引用标识。-示例中显示，回答结构应清晰，逐步解决问题。用户提供了几个引用，但这些是站内引用，我需要参考它们。引用的内容是：-[^1]:列出了一些DeepLab模型变体，包括HRNet。-[^2]:讨论了对比学习和编码器网络，提到ResNet、ViT。-[^3]:比较语义分割方法，图1比较了包括MagNet等。-[^4]:讨论实验细节，包括TransFuse变体和不同主干。用户的问题聚焦于HRNetV2的结构图，所以我不需要所有引用，但要尽可能参考用户上一次的问题和我的回答。用户的上一个问题是在指令示例中，但在这个对话中，这是第一次用户直接提到这个需求。系统指令说“参考用户上一次的问题和你的回答”，但在这个新对话中，没有先前的交互。指令是："请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答"，但在这里，用户的问题似乎是独立的。所以，我应该专注于当前问题。关键点：用户需要HRNetV2的结构图。HRNetV2是一种用于高分辨率表示的卷积神经网络，常用于计算机视觉任务如分割。结构可视化：-我可以描述结构，或提供链接，或找到相关资源。作为AI，我可以提供文本描述或指引如何找到。-在引用[^1]中提到：“deeplabv3plus_resnet50...deeplabv3_hrnetv2_48”等，指示HRNet被用作主干。这表明HRNet是基础架构。HRNetV2的网络结构：-HRNet（高分辨率网络）的特点是在整个过程中维持高分辨率表示，而不是像传统CNNs那样逐步下采样。-HRNetV2是改进版本，通常输出高分辨率特征图用于下游任务如分割。-架构可视化：它由多个分支组成，从高分辨率开始，并逐步添加低分辨率分支；不同分辨率分支之间有信息交换。由于我不能显示图像，我需要用文本描述结构：-我可以画一个简单的图或用文本描述层次。-在回答中，使用格式化的文本或ASCII艺术表示结构。系统指令要求生成相关问题，所以我需要在最后添加相关问题。回答结构：1.介绍HRNetV2。2.描述其关键组件和结构。3.提供可视化建议（如论文链接）。4.参考站内引用以增强可靠性。5.生成相关问题。从引用中参考：-[^1]提到HRNetv2（如deeplabv3_hrnetv2_48），所以我可以引用：[^1]-[^2]讨论编码器网络，提到ResNet，但HRNet也是一种编码器。-[^3]是关于分割方法，可能与HRNet应用相关。-[^4]提到TransFuse等，不直接相关。所以，我应该引用相关部分，如当提到HRNet时。逐步回答：-首先确认查询：用户需要HRNetV2的结构图。-描述HRNetV2：HRNet（高分辨率网络）V2是一种用于计算机视觉的架构，专注于维护高分辨率的特征图，通过并行分支来实现。-关键组件：-它以高分辨率输入开始。-有多个分支：一个高分辨率，多个逐渐下采样。-分支之间通过重复的多分辨率融合模块连接。-输出时，所有分支的特征图被聚合以产生最终高分辨率表示。-对于可视化：-建议查看原始论文：如"DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforVisualRecognition"，作者是JingdongWang等。-在论文或在线资源中会有结构图。-既然我不能嵌入图像，我可以用文本描述或用类似图表的文本表示。-使用中文回答。尝试描述结构：HRNetV2通常有一个主干网络：-阶段1：输入高分辨率（如256x256），只有一个分支。-阶段2：添加一个低分辨率分支（下采样2x），高分辨率分支保持不变。-阶段3：添加另一个更低分辨率分支（下采样4x）。-阶段4：可能添加更多分支。在每个阶段，通过融合模块交换不同分辨率特征。最终，输出聚合的特征。对于V2，可能是对原始HRNet的扩展。现在，构建回答：1.开头：介绍HRNetV2和其重要性。2.描述结构：用清晰步骤。3.引用站内参考：如[^1]提到使用HRNetv2。4.建议可视化来源。5.生成相关问题。确保LaTeX格式：如果有数学，但这里可能不需要数学表达式，除非有公式。用户提到了"深度学习架构可视化"，所以可能没有公式。最后，生成相关问题。完整回答大纲：-HRNetV2是一种用于高分辨率特征维护的深度学习架构，常用于分割任务。引用[^1]中提到了它在DeepLab模型中的应用。-结构描述：输入图像->初始卷积->多个阶段，每个阶段添加新分支并融合特征。高分辨率分支始终保持。-例如，HRNetV2通常由4个阶段组成。阶段1：分辨率1x；阶段2：分辨率1x和2x；阶段3：1x、2x、4x；阶段4：1x、2x、4x、8x。融合模块在不同分支间进行特征交换。-要可视化，建议参考原始论文或在线平台如GitHub、arXiv。-相关问题。添加引用标识：在描述结构末尾添加[^1]，因为它间接相关。生成相关问题：基于HRNet，例如：-HRNetV2与原始HRNet的区别是什么？-HRNetV2在哪些任务上表现优秀？-如何实现HRNetV2的结构在代码中？等等。</think> ### HRNetV2 网络结构图可视化指南 HRNetV2（High-Resolution Network Version 2）是一种深度学习架构，专门用于计算机视觉任务（如语义分割），其核心思想是维持输入图像的高分辨率特征图，而不是逐步下采样。这通过多个并行分支和特征融合模块实现，以提高对细节的捕捉能力。引用[^1]中提到了 HRNetv2 在 DeepLab 模型中的变体（如 `deeplabv3_hrnetv2_48`），这证实了其在分割任务中的重要性。下面我将逐步描述 HRNetV2 的架构，并指导你如何查找结构图。如果您需要代码实现或更详细的可视化，建议参考原始论文或在线资源。 #### HRNetV2 架构描述 HRNetV2 的结构可分解为多个阶段，每个阶段添加新分支并进行特征融合。整体流程如下（参考原始论文 "Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition"， CVPR 2019）： 1. **输入与初始层**： - 输入图像（如 256×256 或更高分辨率）。 - 初始卷积层：一个步长为2的卷积操作，用于快速下采样到较高分辨率特征图（例如分辨率降为输入尺寸的1/4）。 $$ \text{输出特征图尺寸: } H/4 \times W/4 \times C $$ 其中 $H$ 和 $W$ 分别是输入高度和宽度，$C$ 是通道数（通常64或更大）。 2. **多分支并行阶段**： - HRNetV2 包含 4 个主要阶段（Stage），每个阶段添加新分辨率分支并通过重复融合（multi-resolution fusion）模块交换信息： - **Stage 1**: 只有一个高分辨率分支（分辨率1x，相对初始输入）。 - **Stage 2**: 添加一个低分辨率分支（分辨率降为2x），并进行融合：高分辨率分支的特征与低分辨率分支的特征交换，使用卷积或上/下采样匹配尺寸。 - **Stage 3**: 添加一个更低分辨率分支（分辨率降为4x），现在有3个分支：1x、2x、4x。每个融合模块通过跨分辨率连接传递信息。 - **Stage 4**: 添加另一个低分辨率分支（如8x），现在4个分支：1x、2x、4x、8x。所有分支通过融合模块强化特征一致性。 - **融合机制**：每个融合模块使用卷积操作在不同分辨率间上采样或下采样特征图，然后结合（如求和或拼接）。例如，高分辨率特征被下采样后添加到低分辨率分支，反之通过上采样增强细节。这确保了全局和局部信息互补。 3. **输出层**： - 在最终阶段，所有分支的特征图被聚合： - 低分辨率分支上采样至最高分辨率。 - 特征图拼接或平均，然后通过一个1×1卷积输出预测（如分割结果）。 - 输出维持高分辨率（如输入尺寸的1/4），适合分割或关键点检测任务。 **架构可视化提示**： - **文本示意结构**（简化版 ASCII 艺术表示）： ``` 输入 (H×W) | [初始卷积] → 阶段1: (分辨率1x) ─┐ │ 融合模块 → 阶段2: (1x) (2x) ─┐ │ 融合模块 → 阶段3: (1x) (2x) (4x) ─┐ │ 融合模块 → 阶段4: (1x) (2x) (4x) (8x) └──────────→ [输出聚合] → 预测 ``` 这显示了分支扩展和融合点，每个融合模块处理信息交换。 - **推荐可视化来源**： - 原始论文：搜索 "Deep High-Resolution Representation Learning" 在 arXiv（[链接](https://arxiv.org/abs/1908.07919)），图2和图3提供了清晰的架构图。 - GitHub 实现：官方 HRNet 仓库（如 [HRNet GitHub](https://github.com/HRNet)）包含模型定义文件和可训练的代码。 - 在线工具：平台如 GitHub、arXiv 或视觉库（如 DeepLab 文档引用[^1]）有可视化图表。如果您使用 PyTorch 或 TensorFlow，代码库中通常有内置可视化函数，例如在 DeepLab 模型中使用 HRNetv2 作为主干时。引用[^1]间接支持了 HRNetv2 的应用场景，如语义分割任务。 #### 为什么 HRNetV2 重要？ HRNetV2 的优势在于保留了高分辨率特征，从而提升了语义分割的准确性（如边缘细节处理）。引用[^3]中讨论的分割方法（如 MagNet）强调了高分辨率的重要性，而 HRNetV2 是实现这一目标的核心架构之一。如果你需要具体实现细节（如与 ResNet 或 ViT 的区别），可以从引用[^2]和[^4]的编码器比较部分入手。