cvpr2019 微软亚洲研究院的工作，主要思想是构建一个并行的多分辨率网络（有的应用只使用高分辨率特征，因此得名），这是一个系列的工作，包括分类，检测，分割等。终于来了一个非nas的网络。。。项目地址 https://github.com/HRNet虽然讲的是v2，其实跟v1几乎没有区别，分类模型只是差了一个head。分类模型的论文https://arxiv.org/pdf/1904.04
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2022-01-17 16:04:12
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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
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2024-01-08 15:43:15
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我们的model的forward用的是forward_dummy，我们对比一下两个函数。再原pth模型中forward_test，hrnet转onnx的时候要注意。
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2023-05-18 17:05:04
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前面写了一篇文章，大概了解了一下，现在打算再仔细看看。全卷积网络(Fully Convolutional Network)将CNN应用到了图像语义分割领域。图像语义分割，就是对一张图片上的所有像素点进行分类。以往的CNN都是对整张图片进行分类,不能识别图片中特定部分的物体，而全卷积网络是对一张图片中的每个像素进行分类，以此达到对图片特定部分进行分类的效果。1 卷积化(convolutionaliz
分享一篇新出的 CVPR 2021 轻量级网络论文 Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network ，大名鼎鼎的HRNet的升级版。论文：https://arxiv.org/abs/2104.06403代码：https://github.com/HRNet/Lite-HRNet0 动机HRNet有很强的表示能力，很适用于对位置敏感的应用，比如语义
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2022-10-08 13:11:30
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code and paper : https://paperswithcode.com/paper/object-contextual-representations-for前言目前在Semanti
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2022-06-27 16:15:01
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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
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2019-07-14 03:10:00
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文章目录HRNet CVPR20191. 简介2. 网络架构2.1 总揽图2.2 3*3卷积块2.3 BasicBlock2.4 三层残差块2.5 HighResolutionNet结构初始化 `__init__()`构建 stage 间转换层 `_make_transition_layer()`构建 stage1 的 layer `_make_layer()`构建 stage 2/3/4 的 layer `_make_stage`2.6 高分辨率模块HighResolutionModulecheck_br
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2023-05-10 14:50:12
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hrnet量化
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2023-05-18 17:06:09
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256的img有一半的黑边，导致预测关键点产生偏差的时候仿射变换映射回原坐标有较大的偏差。1.量化的时候用的c
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2023-05-18 17:05:22
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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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导读：2022年4月，旷视研究院发表了一种基于图像恢复任务的全新网络结构，它在SIDD和GoPro数据集上进行训练和测试，该网络结构实现了在图像去噪任务和图像去模糊任务上的新SOTA。具体计算量与实验效果如下图所示： 不仅如此，基于NAFNet，旷视还提出了一种针对超分辨率的NAFNet变体结构，该网络为NAFNet-SR。NAFNet-SR在NTIRE 2022 超分辨率比赛中荣获冠军方案
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2024-05-18 10:41:57
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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ValseWebi
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2020-04-24 07:38:00
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HRNET分割模型训练1. 制作数据集及标签：1.1 合成数据：python create_game_board_dataset.py img_merge/1.txt img_merge/2.txt img_merge/3/ img_merge/4/ ./out/
生成了图片数据和labelme格式的json标注数据####create_game_board_dataset.py
"""
@Br
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2024-03-08 16:04:20
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五大区1. 程序计数器： 线程私有，字节码解释器通过改变计数器值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等。2. Java虚拟机栈： 线程私有，生命周期与线程相同。每个方法的执行都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数、动态链接、方法出口等信息。 局部标量表：基本数据类型（boolean，byte...）、对象引用（指向对象的引用地址）、returnAddr
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2023-08-21 15:57:39
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Hello，大家好，我是小苏??????在上一节中，我已经为大家介绍HRNet的原理部分，其实说起来
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2024-09-03 10:42:13
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自动编码器最开始是作为一种数据压缩方法，同时还可以在卷积网络中进行逐层预训练，但是随后更多结构复杂的网络，比如 resnet 的出现使得我们能够训练任意深度的网络，自动编码器就不再使用在这个方面，下面我们讲一讲自动编码器的一个新的应用，这是随着生成对抗模型而出现的，就是使用自动编码器生成数据。第一部分是编码器(encoder)，第二部分是解码器(decoder)，编码器和解码器都可以是任意的模型，
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2023-07-28 20:06:39
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一、简介本章节我们将介绍如何对图像上的每个像素进行分类，其思想是创建图像上所有检测到的目标区域的地图。 基本上，我们想要的是下面的图像，其中每个像素都有与之关联的标签。最后我们将学习卷积神经网络（CNN）如何为我们完成这项工作。二、图像分割全卷积网络分割: 完全卷积神经网络（FCN）是普通的CNN，其中最后一个完全连接的层被另一个具有大“接收场”的卷积层替代。 这个想法是捕获场景的全局上下文（告诉
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2024-01-02 10:08:57
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Hello，大家好，我是小苏??????今天我打算来给大家介绍一个新的专题——姿态估计。先让我来搜搜姿态估计，看看百度出
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2024-09-03 10:42:44
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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
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2021-12-29 17:19:38
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