HRNet图像分类：基于ImageNet的HRNet模型训练

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简介：
本研究采用HRNet架构在ImageNet数据集上进行大规模预训练，旨在提升图像分类任务中的准确性与效率。用于图像分类的高分辨率网络（HRNets）在2021年1月20日添加了一些更强大的ImageNet预训练模型，例如HRNet_W48_C_ssld_pretrained.pth，其top-1准确率达到了83.6%。在2020年3月13日，我们的论文被TPAMI接受。根据要求，我们提供了两种小型的HRNet模型，这些模型的参数和GFLOP与ResNet18相似。这两个小型模型的细分结果也可获取。我们使用了分类头来扩展HRNet，并首先将四分辨率特征图输入瓶颈层，然后分别增加输出通道的数量至128、256、512以及1024。接着通过一个由两个步长为3x3卷积组成的下采样过程（每个都产生256个输出通道）对高分辨率表示进行处理，并将其添加到第二个高分辨率表示中。我们重复此操作两次，以细化网络结构。这是HRNet的官方代码实现。

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HRNet图像分类：基于ImageNet的HRNet模型训练

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本研究采用HRNet架构在ImageNet数据集上进行大规模预训练，旨在提升图像分类任务中的准确性与效率。用于图像分类的高分辨率网络（HRNets）在2021年1月20日添加了一些更强大的ImageNet预训练模型，例如HRNet_W48_C_ssld_pretrained.pth，其top-1准确率达到了83.6%。在2020年3月13日，我们的论文被TPAMI接受。根据要求，我们提供了两种小型的HRNet模型，这些模型的参数和GFLOP与ResNet18相似。这两个小型模型的细分结果也可获取。我们使用了分类头来扩展HRNet，并首先将四分辨率特征图输入瓶颈层，然后分别增加输出通道的数量至128、256、512以及1024。接着通过一个由两个步长为3x3卷积组成的下采样过程（每个都产生256个输出通道）对高分辨率表示进行处理，并将其添加到第二个高分辨率表示中。我们重复此操作两次，以细化网络结构。这是HRNet的官方代码实现。

HRNet语义分割训练数据的制作方法

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本简介介绍了HRNet语义分割训练数据的制作流程与技术要点，旨在提高模型在复杂场景下的分割精度和效率。本段落介绍了使用开源工具LabelMe制作HRNetV2图像语义分割数据集的方法。首先进行标注数据采集，然后利用LabelMe进行语义分割数据集的制作。标注完成后会生成json文件，需要将其转换后才能用于训练。转换主要包括生成label png文件，代码为jison2datasets。文中还展示了标注实例，包括边缘框架和命名类别，并允许用户保存自己想要的类别。本段落提供了HRNet语义分割训练数据制作的具体步骤。

基于MobileNetv2预训练模型的图像分类

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本研究利用MobileNetv2预训练模型进行图像分类任务优化，通过迁移学习技术，在保持高效计算性能的同时提升分类准确率。加载在ImageNet数据集上预训练的MobileNetv2模型。

HRNet转换为ONNX后的模型

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简介：HRNet转ONNX模型是将深度学习框架下的人体姿态估计网络HRNet导出至ONNX格式的过程，便于跨平台部署和优化。人体姿态估计HRNet模型在转换为ONNX格式后，其精确度与之前的PyTorch模型验证结果完全一致，没有下降。

图像分类(CNN)-训练模型

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本项目专注于使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类任务。通过深度学习技术，构建并训练高效的CNN模型，以实现对各类图像数据集中的图片自动识别与归类。在深度学习领域，图像分类是一项基础且至关重要的任务。它涉及到使用计算机算法对输入的图像进行分析，并根据预定义的类别将其归类。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是处理图像数据的首选模型，因其在识别局部特征和模式方面的卓越能力而闻名。本篇将详细讲解在训练CNN模型进行图像分类时的关键知识点。 1. **卷积层**：CNN的核心是卷积层，它通过一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。这些滤波器提取出图像中的边缘、纹理和形状等特征。 2. **激活函数**：如ReLU（Rectified Linear Unit）是最常用的激活函数之一，用于引入非线性特性以使网络能够学习更复杂的模式。ReLU将负值设为零并保留正值，从而避免了梯度消失问题。 3. **池化层**：池化层通过减小数据维度来提高计算效率，并同时保持关键信息。常见的方法包括最大池化和平均池化，前者保存每个区域的最大特征而后者取平均值。 4. **全连接层**：在卷积和池化操作之后通常会接一个或多个全连接层，用于将提取的特征转换为分类向量，并整合全局信息。 5. **损失函数**：对于图像分类任务来说，交叉熵（Cross-Entropy）是最常用的损失函数类型。它衡量了模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。 6. **优化器**：优化算法如SGD、Adam或RMSprop负责调整网络参数以最小化损失值，并控制学习率来帮助模型找到最优解。 7. **批量归一化**：通过标准化每一层的输入，加速训练过程并减少内部协变量漂移。这种方法提高了模型稳定性及泛化能力。 8. **数据增强**：在训练过程中增加图像旋转、翻转和裁剪等操作可以生成新的样本，提高模型对不同角度与变形图像的识别准确性，并有助于防止过拟合现象。 9. **验证集与测试集**：通常将整个数据集划分为训练集、验证集以及测试集。其中，训练集用于模型训练；验证集用来调整超参数和评估性能；而最终使用独立的测试集合来衡量模型的真实效果。 10. **超参数调整**：包括学习率、批处理大小及网络结构等在内的各项设置都需要通过网格搜索或随机搜索等方式进行优化。此外，还可以利用早停策略根据验证集的表现来进行更有效的调参。 11. **评估指标**：准确率（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数以及混淆矩阵是常用的评价标准。在实际应用中，在训练CNN模型时需要根据不同任务调整网络架构，例如增加卷积层、改变滤波器大小或者采用预训练的模型进行迁移学习等。同时为了防止过拟合现象发生还可以使用正则化技术（如L1和L2）或dropout方法来优化模型结构。此外由于深度神经网络中的大规模计算需求通常需要通过GPU加速来进行高效的训练过程。

基于PyTorch的MobileNetV3图像识别-Python开发与ImageNet预训练模型应用

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本项目采用Python和PyTorch框架，利用MobileNetV3架构进行高效图像识别。通过集成ImageNet预训练模型，实现快速部署和高性能计算。这是MobileNetV3架构的PyTorch实现，如论文《Searching MobileNetV3》所述。一些细节可能与原始论文有所不同，欢迎讨论并提供帮助。 [NEW] 小版本mobilenet-v3的预训练模型已上线，准确性达到论文中的水平。 [NEW] 该文件于5月17日更新，因此我为此更新了代码，但仍然存在一些错误。 [NEW] 我在全局AV之前删除了SE。

HRNet-works: 人体姿态估计中的HRNet应用实践

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本文介绍了HRNet在人体姿态估计算法中的应用实践。通过详细分析和实验验证，展示了HRNet框架在处理复杂人体姿态方面的优越性能。 2020年7月5日的消息来自Towards Data Science平台，介绍了HRNet与HigherHRNet在人体姿态估计中的应用。同年3月12日的支持消息提到对CrowdPose数据集的培训及测试支持；而2月份则有CHRPR2020会议接受HigherHRNet的相关报道。自去年11月起，代码和模型已经发布，并预告了更高版本的发布计划。文章提出了一种新的自底向上的人体姿态估计方法——HigherHRNet，用于通过高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示，以应对人体姿态估计算法在处理尺寸变化时所面临的挑战。这种方法配备有训练期间使用的多分辨率监督和推理阶段采用的多分辨率聚合技术，可以有效解决多人姿势估计中的比例问题，并且能够更精确地定位关键点。

HRNet网络结构的Visio绘图

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本资源提供详细的步骤和模板，使用Microsoft Visio软件绘制HRNet网络架构。通过直观图形展示HRNet的独特特性和工作原理，适用于深度学习研究与教育分享。使用Visio绘制HRNet网络结构，并在每个模块的输出尺寸上添加了详细注释。

Lite-HRNet源码包.zip

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Lite-HRNet源码包.zip包含了轻量级HRNet架构的完整源代码，适用于多种计算机视觉任务，如姿态估计和语义分割。 CVPR 2021 的轻量级网络研究集中在提高模型效率的同时保持或提升性能。这些工作通常涉及架构设计、参数量化以及剪枝等方面的技术创新，以适应资源受限的设备如移动电话和平板电脑的需求。通过优化深度学习模型，研究人员能够开发出在计算和内存使用上更加高效的新一代视觉系统，从而推动了智能设备上的实时图像处理技术的发展。