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deep-high-resolution-net.pytorch学习资料汇总 - 高分辨率人体姿态估计网络

RayRay
HRNet人体姿态估计深度学习关键点检测高分辨率表示Github开源项目

deep-high-resolution-net.pytorch学习资料汇总

deep-high-resolution-net.pytorch 是一个用于人体姿态估计的高分辨率网络(HRNet)的 PyTorch 实现。这个项目源自 CVPR 2019 论文《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》。本文将为大家介绍这个项目的相关学习资料和资源。

项目简介

HRNet 的核心思想是维持高分辨率表示,而不是先降低再恢复分辨率。它通过并行连接多分辨率子网络,并进行重复的多尺度融合,最终得到丰富的高分辨率表示。这种架构使得预测的关键点热图更加准确和精确。

HRNet架构图

官方资源

  • GitHub 仓库 - 项目的官方实现代码
  • 论文 - 《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》
  • 项目主页 - 包含更多详细信息

入门指南

  1. 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch.git
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt

  1. 下载预训练模型和数据集(详见 README)

  2. 运行演示:

python tools/test.py \
    --cfg experiments/coco/hrnet/w32_256x192_adam_lr1e-3.yaml \
    TEST.MODEL_FILE models/pytorch/pose_coco/pose_hrnet_w32_256x192.pth \
    TEST.USE_GT_BBOX False

进阶学习

这些是 HRNet 在其他计算机视觉任务上的应用,可以帮助深入理解其工作原理。

相关资源

  • 介绍博客 - 详细介绍 HRNet 和 HigherHRNet
  • TPAMI 长文 - 《Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition》
  • HigherHRNet - HRNet 的自下而上人体姿态估计方法

总结

deep-high-resolution-net.pytorch 项目为人体姿态估计提供了一个强大的解决方案。通过学习本文介绍的资料,相信读者可以快速入门并深入掌握这一先进的网络架构。欢迎大家积极尝试并为项目贡献代码!

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