Object detection with multi-level representations generated from deep high-resolution representation learning (HRNetV2h).

Jun 13, 2022 · 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 …

Our HRNet has been applied to a wide range of vision tasks, such as image classification, objection detection, semantic segmentation and facial landmark. This is an official pytorch implementation of Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation.

Aug 20, 2019 · 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.

Jul 12, 2022 · 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对图像的 …

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 …

This is the official code of HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation. Bottom-up human pose estimation methods have difficulties in predicting the correct pose for small persons due to challenges in scale variation.

Apr 1, 2020 · 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.

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 …

Apr 25, 2024 · Hence, this paper constructs a network model, named MS-HRNet (Multi-Scale High-Resolution Network), for human pose estimation. Specifically, we propose a more concise and efficient version of HRNet framework as the backbone network of MS-HRNet.