用于图像分类的高分辨率网络(HRNets)
消息
[2021/01/20]添加一些更强大的ImageNet预训练模型,例如HRNet_W48_C_ssld_pretrained.pth达到top-1 acc的83.6%。
[2020/03/13] TPAMI接受了我们的论文:。
根据要求,我们提供两种小型HRNet模型。 #parameters和GFLOP与ResNet18相似。 使用这两个小型模型的细分结果也可从。
TensoFlow实现可在。 谢谢 !
修复问题后启用了ONNX导出。 谢谢!
介绍
这是的官方代码。 我们使用下图所示的分类头来扩充HRNet。 首先,将四分辨率特征图输入瓶颈,并将输出通道数分别增加到128、256、512和1024。 然后,我们通过输出256个通道的2步3x3卷积对高分辨率表示进行下采样,并将其添加到第二个高分辨率表示中。 重复此过程两次,以小分
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