文件名称：数据融合matlab代码-LDCRN:人体姿势估计，紧密连接的残差模块
文件大小：93KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 05:36:29
系统开源
数据融合matlab代码域名注册系统 人体姿势估计，紧密连接的残差模块 用于人体姿势估计的轻量级密集连接残差网络 介绍 这是用于人体姿势估计的轻型密集连接残差网络的官方pytorch实现。 在这项工作中，提出了一个名为密集连接残差模块（DCRM）的新模块，以有效减少我们网络中的参数数量。 我们将模块介绍给高分辨率网络的骨干网。 此外，我们在网络末端将直接加法融合更改为金字塔融合。 无需对ImageNet进行预培训，就可以大大减少培训过程的总时间。 我们在两个基准数据集上进行了实验：COCO关键点检测数据集和MPII Human Pose数据集。 结果，我们减少了参数数量和计算量 环境 该代码是在Ubuntu 16.04上使用python 3.6开发的。 需要NVIDIA GPU。 该代码是使用4个NVIDIA P100 GPU卡开发和测试的。 其他平台或GPU卡未经过全面测试。 快速开始 安装 按照以下步骤安装pytorch> = v1.0.0。 克隆此仓库，我们将把您克隆的目录称为$ {POSE_ROOT}。 安装依赖项： pip install -r requirements.tx
【文件预览】：
LDCRN-master
----requirements.txt(135B)
----experiments()
--------coco.yaml(2KB)
--------mpii.yaml(2KB)
----tools()
--------_init_paths.py(739B)
--------.DS_Store(6KB)
--------test.py(4KB)
--------train.py(7KB)
----visualization()
--------plot_coco.py(11KB)
----README.md(5KB)
----lib()
--------core()
--------Makefile(116B)
--------dataset()
--------nms()
--------models()
--------.DS_Store(8KB)
--------utils()
--------config()