Lite‑HRNet 简介
Lite‑HRNet(Lightweight High‑Resolution Network)是一种面向移动端和算力受限设备的轻量化高分辨率网络,主要用于人体姿态估计、语义分割、面部关键点检测等需要保持空间细粒度的视觉任务。它在保持 HRNet 高分辨率特征并行流的优势的同时,引入了 ShuffleNet 的 Shuffle Block 与 Conditional Channel Weighting(CCW) 机制,大幅降低计算量和参数规模。
1. 关键技术与创新点
技术 | 作用 | 说明 |
---|---|---|
Shuffle Block(来源于 ShuffleNet) | 将 HRNet 的多分辨率并行结构轻量化 | 通过分组卷积 + 通道 Shuffle,实现低计算成本的特征交叉 |
Conditional Channel Weighting (CCW) | 替代 Shuffle Block 中昂贵的 1×1 卷积 | 通过跨通道、跨分辨率的权重计算,实现线性时间复杂度的特征融合,计算量降低约 80% |
多分辨率并行分支 | 在整个网络前向过程中保持高分辨率特征 | 与原始 HRNet 类似,多个分支在不同尺度上并行处理并频繁交互 |
Stem 设计 | 初始特征提取层 | 包含 3×3 stride‑2 卷积 + 一个 Shuffle Block,快速下采样后进入高分辨率主干 |
2. 网络结构概览
- Stem:3×3 卷积(stride 2) → Shuffle Block(含 CCW)
- 主干(Body):若干 模块化单元,每个单元由
- 两个 Conditional Channel Weighting 块
- 一个 多分辨率融合层(使用深度可分离卷积实现跨尺度信息交换)
- Transition / Fuse Layers:在不同阶段之间调整通道数并进行特征融合,保证各分支通道匹配。
整体结构保持高分辨率特征流,避免了传统网络先降分辨率再上采样的过程,从而在空间定位任务上拥有更高的精度。
3. 主要性能表现
- 在 COCO 骨骼关键点任务上,Lite‑HRNet‑30(输入 256×192)取得 67.2 AP,显著优于 MobileNetV2、ShuffleNetV2 等轻量模型,且 FLOPs 仅为后者的约 20%。
- 与使用 1×1 卷积的 naive Lite‑HRNet 相比,加入 CCW 可提升约 3.5 AP,而计算量仅增加 16 M FLOPs。
- 同时在 语义分割、面部关键点检测(Lite‑HRNet Plus) 等任务上保持高效且精度领先。
4. 应用场景
- 人体姿态估计(实时运动捕捉、AR/VR、运动分析)
- 语义分割(移动端场景理解、自动驾驶前端)
- 面部关键点 / 人脸对齐(移动端人脸识别、表情分析)
- 其他需要高分辨率特征的视觉任务(如手势识别、姿态驱动动画)
5. 代码、模型与文献资源
资源 | 链接 |
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官方 GitHub 仓库(代码、预训练模型) | https://github.com/HRNet/Lite-HRNet |
原始论文 PDF(CVPR 2021) | https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Yu_Lite-HRNet_A_Lightweight_High-Resolution_Network_CVPR_2021_paper.pdf |
OpenMMLab mmpose 集成教程(在 mmpose 中使用 Lite‑HRNet) | https://zhuanlan.zhihu.com/p/569702948 |
技术博客/教程(中文)(网络结构、训练细节) | https://blog.csdn.net/qq_46207024/article/details/143802998 |
6. 小结
Lite‑HRNet 通过 Shuffle Block + Conditional Channel Weighting 的组合,在保持 HRNet 高分辨率特征优势的同时,实现了显著的轻量化,适合在 移动端、嵌入式设备 上进行实时姿态估计和其他空间敏感任务。其开源实现、完整论文以及在 OpenMMLab 中的成熟集成,使得研究者和工程师能够快速复现并在实际项目中部署。
声明:文章均为AI生成,请谨慎辨别信息的真伪和可靠性!