CVPR 2019 | 告别低分辨率网络,微软提出高分辨率深度神经网络HRNet
对于视觉识别中的区域层次和像素层次问题,分类网络(如ResNet、VGGNet等)学到的表征分辨率比较低,在此基础上恢复的高分辨率表征空间区分度仍然不够强,使其在对空间精度敏感的任务上很难取得准确的预测结果。为此,微软亚洲研究院视觉计算组提出高分辨率深度神经网络(HRNet),对网络结构做了基础性的改变,由传统的串行连接高低分辨率卷积,改成并行连接高低分辨率卷积,通过全程保持高分辨率和对高低分辨率表征的多次信息交换来学到丰富的高分辨率表征,在多个数据集的人体姿态估计任务中取得了最佳的性能。
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation