WebHigherHrNet 使用HRNet的类似网络来形成backbone。 上图是一个例子，包含了3个平行的分支。 首先使用两个stride为3的卷积作为stem降低分辨率到1/4。 第一个stage包含4个残差单元，每个都是channel为64的bottleneck。 然后跟着1个kernel为3的卷积降低channel为C。 第2，3，4个stage分别包含1，4，3个多分辨率模块，对应的channel为C，2C，4C … WebHigherHRNet outperforms the previous best bottom-up method by 2.5% AP for medium person on COCO test-dev, showing its effectiveness in handling scale variation. Furthermore, HigherHRNet achieves new state-of-the-art result on COCO test-dev (70.5% AP) without using refinement or other post-processing techniques, surpassing all existing …

人体姿态估计论文笔记-HigherHRNet - 知乎

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Web30 de mar. de 2024 · HigherHRNet是在 HRNet和Simple baseline 工作的基础上形成的。 HRNet因其可以一直保持一个高分辨率网络来提取feature，提取的feature效果很好，从而可以用在pose estimation，object detection，semantic segmentation（语义分割）等工作上。 HigherHRNet则更进一步，因为之前simple baseline的工作证明了，通过反卷积得到更 … Web27 de mai. de 2024 · 并且我们添加了一个反卷积模块，以生成更高分辨率的特征图以预测热图。生成的模型称为“尺度感知“的高分辨率网络”（HigherHRNet）。由于HRNet [38 … Web6 de jul. de 2024 · HigherHRNet网络采用两个尺寸：512和640。裁剪为512×512相比于640×640图像尺寸变小，这意味着占用的显存减小，模型参数量减小，训练和推理速度 … theorie behaviorisme