什么是Lite‑HRNet

AI解读 4小时前 硕雀
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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 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

  1. Stem:3×3 卷积(stride 2) → Shuffle Block(含 CCW)
  2. 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)
  3. 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
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。

来源:www.aiug.cn
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