editplus建设网站教学项目建设主体是什么意思

editplus建设网站教学,项目建设主体是什么意思,做排行榜的网站,怎么看别人网站是怎么做的本文来源#xff1a;k学长的深度学习宝库#xff0c;点击查看源码详细教程。深度学习#xff0c;从入门到进阶#xff0c;你想要的#xff0c;都在这里。包含学习专栏、视频课程、论文源码、实战项目、云盘资源等。 1、研究背景与动机 #xff08;1#xff09;人体…本文来源k学长的深度学习宝库点击查看源码详细教程。深度学习从入门到进阶你想要的都在这里。包含学习专栏、视频课程、论文源码、实战项目、云盘资源等。1、研究背景与动机1人体姿态估计的重要性人体姿态估计的任务就是从图片或视频中自动找到人体的关键点比如头部、肩膀、肘关节、膝盖等并精确标注它们的位置。这项技术应用非常广泛比如动作识别识别一个人是在走路、跑步还是跳舞。人机交互通过肢体动作与计算机或设备互动。动画与虚拟现实驱动虚拟角色的动作。视频监控与体育分析精确分析运动员动作或行为模式。因此这个任务在计算机视觉里既是基础性研究课题又有很强的实际价值2传统方法的局限在深度学习出现前研究人员常用概率图模型或手工特征方法来估计人体姿态。但这些方法有明显缺点对复杂背景、多人场景或姿态变化的鲁棒性很差。随着深度卷积神经网络的兴起性能有了飞跃。主流做法通常是先下采样输入图像经过多层卷积分辨率逐渐降低以提取高级语义特征。再上采样通过转置卷积反卷积、插值或对称结构把低分辨率特征恢复到高分辨率用来预测关键点热图。例如Hourglass 网络用对称的“高到低”和“低到高”结构来恢复细节。SimpleBaseline简单地在最后阶段用转置卷积恢复分辨率。但这些方法有两个关键问题高分辨率信息丢失先下采样再恢复往往损失了细节。融合不充分不同尺度的特征交互有限导致关键点预测缺乏空间精度3提出 HRNet 的动机为了解决上述问题研究者提出了 高分辨率网络HRNet。 它的核心想法是全程保持高分辨率表征而不是先丢失再恢复。并行连接多分辨率子网络让高分辨率和低分辨率特征在整个训练过程中持续交互、融合。这样网络既能保留丰富的空间细节又能结合低分辨率特征的语义信息从而得到更精确、更鲁棒的关键点定位结果。一句话总结 HRNet 的动机就是“避免高分辨率信息的损失通过持续的多尺度融合让关键点预测既清晰又精准”2、核心创新点1全程保持高分辨率以往的方法大多是先把图像分辨率降得很低再想办法恢复到高分辨率。但这种“先丢后补”的方式必然导致细节缺失。HRNet 的不同之处在于从头到尾都保留一条 高分辨率子网络。即使在网络变深的过程中也不会让高分辨率信息“消失”。 这样就能保证预测的关键点热图细节更清晰定位更准确2并行多分辨率子网络传统方法一般是“串行”设计高分辨率 → 低分辨率 → 再恢复。 HRNet 则采用了 并行结构在高分辨率子网络的基础上逐步加入低分辨率子网络。各个分辨率的子网络是 同时存在并并行工作的而不是“先后顺序”。 这种设计使得不同分辨率的特征可以同时被学习和利用而不是等到最后才进行一次融合3重复的多尺度信息交换多尺度融合HRNet 不仅让不同分辨率的子网络并行存在还引入了 频繁的信息交换机制每一阶段都会把高分辨率和低分辨率特征进行双向传递。这样低分辨率特征能获得更多空间细节高分辨率特征也能吸收更多语义信息。 与传统只在部分层次做简单融合不同HRNet 做到“多次、深度的双向融合”效果更强4输出高分辨率表征不同于许多方法在最后输出低分辨率结果再插值HRNet 直接利用 高分辨率特征 来预测关键点热图。这样得到的热图在 空间分布 上更精细。在实验中HRNet 在 COCO、MPII、PoseTrack 等主流数据集上均取得了显著优势。 这就是 HRNet 在精度上大幅超越其他模型的根本原因5总结HRNet 的三大核心亮点全程保持高分辨率表征 —— 不再依赖“低分辨率 → 恢复”流程。并行多分辨率子网络 —— 高低分辨率共同学习信息互补。重复的多尺度融合机制 —— 持续交互保证细节与语义兼备。一句话 HRNet 的创新点就是通过 “高分辨率贯穿 多尺度并行 深度融合”实现了更精准的人体姿态估计。3、模型的网络结构1整体结构概览这张图展示了 HRNet 的核心架构横向depth表示网络的深度每一列就是一个阶段stage。纵向scale表示特征图的分辨率从上到下依次是高分辨率1×、中等分辨率2×、低分辨率4×以此类推。箭头表示信息传递包括卷积conv unit、下采样down samp.、上采样up samp.和跨分辨率的特征融合。 简单理解HRNet 同时保留多条分辨率不同的“子网络”并在整个训练过程中让它们不断互相交流信息。2高分辨率子网络起始网络一开始就从 高分辨率特征图1× 出发。随着深度加深会逐步引入低分辨率的子网络比如 2×、4×但高分辨率子网络始终保留。 与传统模型不同高分辨率不是在最后才恢复而是全程都在。3并行的多分辨率子网络如图所示在每一个阶段网络包含多个 不同分辨率的分支。这些分支是 并行存在 的而不是串行关系。例如第一阶段只有高分辨率分支。第二阶段多了一个 2× 分辨率分支。第三阶段又加入 4× 分辨率分支。 这样做的好处是网络可以同时学习“细节特征”来自高分辨率和“语义特征”来自低分辨率。4多尺度融合信息交换HRNet 的最大特色就在于 重复的多尺度融合在每个阶段结束时所有分支之间都会进行信息传递。具体方式高分辨率特征会被下采样送到低分辨率分支。低分辨率特征会被上采样送回高分辨率分支。这样每一个分支的特征都会融合来自其他尺度的信息。 图中纵向的斜线箭头就表示这种 跨分辨率特征交互。5输出阶段最终HRNet 输出的结果来自 高分辨率分支。因为高分辨率分支在整个过程中不断吸收低分辨率特征的语义信息同时保持了细节所以能生成 又细致又精准的关键点热图。6小结HRNet 的网络设计可以总结为三点始终保留高分辨率子网络 —— 避免信息丢失。多分辨率子网络并行 —— 细节与语义兼顾。重复的多尺度融合 —— 持续双向信息交互提升预测精度。4、存在的重大缺陷1计算量和存储开销大问题HRNet 在整个训练和推理过程中始终保留高分辨率分支同时还并行维护多个低分辨率分支。后果需要大量的显存GPU memory。计算开销高训练和推理速度都比常规方法慢。影响在实际应用中很难部署到 移动设备 或 实时系统例如边缘设备、手机、AR/VR 头显。 换句话说HRNet 的“高精度”是用 高成本换来的2结构复杂难以扩展HRNet 的多分辨率并行 多次融合结构看起来像一个“大网格”。相比简单的 Hourglass 或 SimpleBaseline设计和实现更复杂对新手研究者不太友好。在需要进一步扩展到更大规模比如多人姿态估计、3D 姿态估计时复杂度和计算量都会进一步爆炸。3对数据和算力的依赖强为了发挥 HRNet 的优势需要在 大规模数据集如 COCO、MPII上进行训练。如果数据量不足网络可能无法充分利用多尺度特征。此外硬件依赖很强没有高性能 GPU 几乎很难训练。4通用性不足HRNet 是专门为 人体姿态估计 设计的。虽然它的思想高分辨率保持 多尺度融合也能推广到其他视觉任务如分割、检测但实际应用中需要做大量改动。在一些任务中例如小模型部署它并不是最佳选择。5总结HRNet 的主要缺陷可以概括为高精度但高成本 —— 模型大、算力需求高难以部署到轻量级场景。结构复杂 —— 设计和扩展不如其他经典网络灵活。依赖大规模数据和硬件 —— 资源有限时难以复现论文效果。任务适配性有限 —— 针对姿态估计优化但不一定适合所有视觉任务。一句话总结 HRNet 是“实验室里的明星”在 benchmark 上表现非常强但在实际应用中可能会因为算力和资源限制而遇到瓶颈。5、后续基于此改进创新的模型A. 轻量化与部署友好为解决 HRNet 计算/显存开销大的痛点出现了多款“保留高分辨率、但更省”的变体Lite-HRNet用通道重排、逐点/深度可分卷积等设计显著降低 FLOPs 和参数量适合移动端/实时场景。MobileHRNet / Dite-HRNet 等在主干模块、融合单元上进一步做结构剪裁与算子替换尽量维持 HRNet 的高分辨率特性同时压缩模型体量。何时用 需要实时推理或边缘设备部署但又想保留“高分辨率恒常保持”的优势。B. 多人场景与更高分辨率热图面向自下而上的多人姿态估计强调高分辨率热图与多尺度特征HigherHRNet在 HRNet 思路上强化高分辨率热图生成与多尺度融合策略更适合多人关键点检测与关联。何时用 图片里多人密集、尺度差异大需要在高分辨率上产生更细腻的关键点热图。C. 精度取向的“配套技法”与 HRNet 常组合虽不完全是新主干但与 HRNet 组合能显著提升精度DARKDistribution-Aware coordinate Representation改进热图后处理/坐标解码减少量化误差常与 HRNet 搭配提升 AP。UDPUnbiased Data Processing更“无偏”的数据处理/解码流程进一步榨干高分辨率热图的定位精度。Integral Regression / Soft-argmax 等将热图转坐标的方式优化提升亚像素级定位。何时用 追求单人/多人关键点“最后 1–2 点 AP”的精度冲刺。D. 与 Transformer 融合的高分辨率思路在“保持高分辨率 跨尺度交互”的框架里引入自注意力TokenPose以 HRNet 为骨架引入 token 交互增强长程依赖。HRFormer在高分辨率分支上用局部窗口/多头注意力兼顾细节与全局建模。ViTPose 等虽以纯 Transformer 为主但在训练策略与多尺度融合上承袭了“高分辨率、强融合”的思想常与 HRNet 做性能对比或互补。何时用 算力允许想要更强的全局关系建模与可扩展性。E. 作为通用高分辨率 Backbone 的拓展HRNet 的“高分辨率恒常保持”被广泛迁移到其它视觉任务语义分割HRNet OCROCRNet 在分割上极具代表性高分辨率 backbone 能更好保留边界与细节。目标检测HRNet-Backbone HRFPN或与常见 FPN 变体结合提升小目标与密集目标的表现。关键点以外的密集预测如人像解析、姿态驱动的下游任务等高分辨率特征都能带来边缘/局部结构上的收益。何时用 需要对边界/小物体/局部结构极其敏感的密集预测任务。F. 视频与 3D 方向的延伸时序 HRNet 系列/PoseTrack 系列方法在 HRNet 框架上叠加时序建模光流、时序注意力、时序卷积提升视频姿态稳定性。2D→3D 管线以 HRNet 产出的高质量 2D 关键点为输入再接 3D 回归/提升模块增强 3D 姿态估计。何时用 视频场景抖动大、需求平滑连续或需要把 2D 姿态进一步抬升到 3D。选型建议速查移动端/实时Lite-HRNet / Dite-HRNet。多人密集场景HigherHRNet。追求极限精度HRNetW32/W48 DARK/UDP/Integral Regression。算力充足想要全局建模HRFormer / TokenPose /或对比 ViTPose 等。语义分割/检测用 HRNet 作为通用高分辨率 backboneOCRNet、HRFPN 等。本文来源k学长的深度学习宝库点击查看源码详细教程。深度学习从入门到进阶你想要的都在这里。包含学习专栏、视频课程、论文源码、实战项目、云盘资源等。