2019年8月20日 · Instead, our proposed network, named as High-Resolution Network (HRNet), maintains high-resolution representations through the whole process. There are two key characteristics: (i) Connect the high-to-low resolution convolution streams \emph {in parallel}; (ii) Repeatedly exchange the information across resolutions.

2022年6月13日 · 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。 基于 regressing 的方式，即 …

Object detection with multi-level representations generated from deep high-resolution representation learning (HRNetV2h). This is an official implementation for our TPAMI paper "Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition". https://arxiv.org/abs/1908.07919.

2020年11月22日 · 而HRnet的特点在于把串行的结构做成并行的，把降低分辨率的操作改成保持分辨率的操作。 两个关键特点： 1.高分辨率和低分辨率并行连接，同步推进。 2.高低分辨率图之间不断地交换信息. 高分辨率图的存在使得空间上更加精准，低分辨率图的存在使得语义上更充分。 对于一般的分类网络来讲，通过卷积逐渐缩小图像的空间尺寸，进一步用于分类。 对于位置敏感的计算机视觉任务是需要高分辨率表示的。 hrnet在整个过程中保持高分辨率的表示。 网络由四 …

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. 在人体姿态识别这类的任务中，需要生成一个高分辨 …

2022年7月12日 · 在 计算机视觉 领域中，一张图像的语义信息通俗的理解就是该图像中包含的人类能定义的一些特征，比如该图像的纹理，颜色，以及图像中目标的眼睛、鼻子、类别、性别，和这张图片想要表达的意思是什么等等。 另外，语义信息也有高低之分，更强的语义信息即包含了图片中更多的语义，有人按照其强度的大小将其分为 视觉层、对象层和概念层 [1]。 视觉层 指一张图片中包含的 底层语义特征，包含轮廓、边缘、颜色、纹理和形状等特征。 如果使用CNN对图像 …

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。 recover high resolution. maintain high resolution. 思路在当时来讲，不同分支的信息交互属于很老套的思路（如FPN等），我觉得 最大的创新点还是能够从头到尾保持高分辨率，而不同分支的信息交互是为了补充通道数减少带来的信息损耗，这种网络架构设计对于位置敏感的任务会有奇效。 Backbone设计. 我将HRNet整个 backbone 部分进行了拆解，分成4 …

We augment the HRNet with a very simple segmentation head shown in the figure below. We aggregate the output representations at four different resolutions, and then use a 1x1 convolutions to fuse these representations. The output representations is fed into the classifier.

2020年4月1日 · We show the superiority of the proposed HRNet in a wide range of applications, including human pose estimation, semantic segmentation, and object detection, suggesting that the HRNet is a stronger backbone for computer vision problems. All the codes are available at https://github.com/HRNet.

2020年3月13日 · We build a multi-level representation from the high resolution and apply it to the Faster R-CNN, Mask R-CNN and Cascade R-CNN framework. This proposed approach achieves superior results to existing single-model networks on COCO object detection. The code is based on mmdetection. HRNetV2 ImageNet pretrained models are now available!