Högupplösta representationsinlärningar spelar en viktig roll i många visionsproblem, t.ex. utgör uppskattning och semantisk segmentering. Det högupplösta nätverket (HRNet) [91], som nyligen utvecklats för mänsklig pose-uppskattning, upprätthåller högupplösta representationer genom hela processen genom att koppla samman hög-till-låg-upplösningskonvolutioner parallellt och producerar starka högupplösta representationer genom att upprepade gånger leda fusioner över parallella konvolutioner. I detta dokument genomför vi ytterligare en studie om högupplösta representationer genom att införa en enkel men effektiv ändring och tillämpa den på ett brett spektrum av visionsuppgifter. Vi förstärker den högupplösta representationen genom att samla de (upptagna) representationerna från alla parallella konvolutioner snarare än bara representationen från den högupplösta konvolutionen så som den gjordes i [91]. Denna enkla ändring leder till starkare representationer, bevisade av överlägsna resultat. Vi visar de bästa resultaten i semantiska segmentering på Cityscapes, LIP, och PASCAL Context, och ansikts landmärke upptäckt på AFLW, COFW, 300W, och WFLW. Dessutom bygger vi en multinivårepresentation från den högupplösta representationen och tillämpar den på ramen för snabbare R-CNN-objektdetektering och de utökade ramverken. Det föreslagna tillvägagångssättet ger överlägsna resultat jämfört med befintliga en modellnätverk för detektering av COCO-objekt. Koden och modellerna finns tillgängliga för allmänheten på https://github.com/HRNet.
Sol och al. REF utformade ett nätverk med hög upplösning för landmärkesdetektering och flera andra visioner genom att upprätthålla högupplösta representationer genom hela nätverket.
High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}