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deep-high-resolution-net.pytorch

deep-high-resolution-net.pytorch

基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型

deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集，验证了其可靠性与准确性，也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。

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
访问官网GitHub论文文档

项目介绍：deep-high-resolution-net.pytorch

项目背景

deep-high-resolution-net.pytorch项目是用于人类姿态估计的深度高分辨率表示学习的官方PyTorch实现。这个项目首次在CVPR 2019上发表，致力于通过保持高分辨率的姿态估计来提高准确率。与传统的方法不同，该项目通过一系列并行处理的多分辨率子网络来直接保持高分辨率表示，从而提高了姿态估计的准确性和空间精确性。

项目新闻

  • 2021/04/12：发布了最新的姿态估计工作HRNet-DEKR。
  • 2020/07/05：Towards Data Science博客中详细介绍了HRNet和HigherHRNet在姿态估计中的应用。
  • 2020/03/13：高级版本被TPAMI接受，包含更多HRNet应用，例如语义分割、目标检测、面部标志检测和图像分类。
  • 2019/08/27：HigherHRNet作为HRNet驱动的人类姿态估计的底层方法发布在ArXiv上。

主要成果

HRNet在MPII和COCO两个标杆数据集上展示了其优越的姿态估计效果。在MPII验证集上，pose_hrnet_w32架构具有最高的平均精度（Mean），达到90.3；在COCO val2017数据集上，pose_hrnet_w48在输入尺寸为384x288时，AP达到了0.763。该项目在多个任务上都表现出优于传统的pose_resnet网络的能力。

项目环境需求

代码使用Python 3.6在Ubuntu 16.04上开发。需要NVIDIA GPU来加速计算，特别在有4个NVIDIA P100 GPU卡的条件下进行开发和测试。在其他平台和GPU上未完全测试。

快速使用指南

安装步骤

  1. 安装PyTorch，版本需为1.0.0或更高。
  2. 克隆仓库并安装依赖。
  3. 完成库的编译和安装COCO API。
  4. 初始化输出和日志的目录。
  5. 下载预训练模型。

数据准备

为MPII数据下载并转换注释文件，为COCO数据下载2017年的Train/Val数据进行训练和验证。此外，需要下载COCO val2017和test-dev2017的人员检测结果。

训练与测试

可以通过运行提供的训练和测试脚本在MPII和COCO数据集上进行模型训练和测试，具体命令行参数配置详见源码。

可视化

提供了在COCO验证集上可视化预测结果的脚本，帮助用户理解模型预测的可视化效果。

其他应用

HRNet还在其他密集预测任务中表现优异，如分割、面部对齐和目标检测等。

引用

如果在研究中使用了项目的代码或模型，请引用相关的学术论文，其中包括2019年的CVPR论文和2018年的ECCV会议论文。

通过这种全面的描述，HRNet无疑为人类姿态估计以及其他计算机视觉任务带来了重要的突破，可以帮助研究人员在高精度的计算机视觉任务中获得更好的成果。

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