hrnet相关的两篇文章 CVPR2019   Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions (https://arxiv.org/pdf/1904.04514.pdf)               提出了一种新的架构,即高分辨率网络(HRNet),它能够在整个过程中维护高分…

从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习"人体姿势估计"全指南 几十年来,人体姿态估计(Human Pose estimation)在计算机视觉界备受关注.它是理解图像和视频中人物行为的关键一步. 在近年深度学习兴起后,人体姿态估计领域也发生了翻天覆地的变化. 今天,文摘菌就从深度学习+二维人体姿态估计的开山之作DeepPose开始讲起,为大家盘点近几年这一领域的最重要的论文. 什么是人体姿势估计? 人体姿态估计(Human Pose Estimation,以下简称为HPE)被定…

文章内容来自CCF-CV走进高校报告会中MSRA王井东老师的报告"Learning high-resolution and object-contextual representations for semantic representation" 报告中主要介绍了 HRNet 和 OCR 两个方法.下面图中展示的是 timeline for deep semantic segmentation,可以看到 OCR 和 HRNet 是 2019 年提出比较有影响力的方法.而且在 City…

多视觉任务的全能: HRNet HRNet是微软亚洲研究院的王井东老师领导的团队完成的,打通图像分类.图像分割.目标检测.人脸对齐.姿态识别.风格迁移.Image Inpainting.超分.optical flow.Depth estimation.边缘检测等网络结构. 王老师在ValseWebinar<物体和关键点检测>中亲自讲解了HRNet,讲解地非常透彻.以下文章主要参考了王老师在演讲中的解读,配合论文+代码部分,来为各位读者介绍这个全能的Backbone-HRNet. 1. 引入 网…

最近正在阅读CVPR2019的论文Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation. 无奈看论文中的Network instantiation部分太过简略,在网上也没有搜索到一个非常清晰的图示. 我阅读这篇论文的时候,觉得自己如果无法完全清晰地知晓网络结构,就始终有一种浮于表面的感觉,相当于只是学习了一个本文的idea.因此我先去学习了ResNet,再一边学pytorch一边阅读了https://gith…

…

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 2019-08-30 22:05:59 Paper: CVPR-2019, arXiv Code: https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch Related Works: 1. High-Resolution Representations for Labeling Pix…

目录 1. 简介 2. 支持的算法 3. 框架与架构 6. 相关链接 前言:让我惊艳的几个库: ultralytics的yolov3,在一众yolov3的pytorch版本实现算法中脱颖而出,收到开发人员的欢迎,比别的库明显好的点在于,与darknet相似度达到极高的水平,支持自定义cfg文件的加载,简直完美. michuanhaohao的reid-strong-baseline, 这个库很严谨的将代码划分为几个部分,每个部分只做一小部分的工作,其中使用到了ignite, pytorch的一个高…

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="CustomerDefinedOutputField.aspx.cs" Inherits="SparkBiz.Payroll.CustomerDefinedOutputField" %> <style> @import "../public/prod1.5.37.1/dojo1.…

基于英特尔架构实现软硬协同加速,显著提升新冠肺炎.乳腺癌等疾病的检测和筛查效率,并帮助医疗科研平台预防"维度灾难"问题 <PAGE 1 LEFT COLUMN: CUSTOMER LOGO> <PAGE 1 BODY COPY: INTRODUCTION> 前言概述 从2019年年底开始迅速扩散的新型冠状病毒肺炎(COVID-19,以下简称"新冠肺炎")疫情,对医疗机构的快速诊断能力提出了突如其来且非常严峻的挑战,利用人工智能(Artific…

译者注: 我有逛豆瓣社区的习惯,因此不经意间会看到一些外文翻译成中文书的评价."书是好书,翻译太臭"."中文版别看"."有能力尽量看原版"...在翻译PP-OCR的时候,我有认真校对每一句话,但难免有一些歧义在里头,比如 Ablation study of PACT quantization for text recognition. 可以有两种解读: PACT量化在文本识别上的消融研究 用于文本识别的PACT量化消融研究 其实按照语法第二种会更…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割 代码地址:https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. B. Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Barriuso and A. Torralba. International Journal o…

微小目标检测的FPN有效融合因子 摘要:基于FPN的检测器在一般物体检测方面取得了显著的进步,例如MS COCO和PASCAL VOC.然而,这些检测器在某些应用场景中会失败,例如微小物体检测.在本文中,我们认为FPN相邻层之间的自上而下的连接对微小物体的检测带来了双重影响,不仅是正面的.我们提出了一个新的概念,融合因子,来控制深层传递给浅层的信息,使FPN适应微小物体的检测.经过一系列的实验和分析,我们探索了如何通过统计方法来估计特定数据集的融合因子的有效值.估计值取决于分布在每个层中的目标数…

摘要:本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性. 全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布,此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进,提升了开发效率,控制流性能提升并支持副作用训练,与此同时,昇思MindSpore全场景AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时…

创建日期: 2020-07-04 17:19:39 简介:卷积神经网络非常适合处理图像相关任务,其优势一是权值共享策略,降低了模型复杂度和参数量,本质上也对应着生物视觉神经的感受野.二是其强大的特征提取能力,这也是目前视觉感知任务(分类检测分割等)性能提升的关键.而CNN模型的Bacebone(主干网络)主要负责的就是特征提取.特征提取能力的强弱直接决定了后面head的性能(head模块在的不同的任务下是不同的,简单的分类任务的head是最后接到全连接层上的,而分割任务的head是输出一组fea…