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HRNet 系列

目录

1. 概述

HRNet 是 2019 年由微软亚洲研究院提出的一种全新的神经网络，不同于以往的卷积神经网络，该网络在网络深层仍然可以保持高分辨率，因此预测的关键点热图更准确，在空间上也更精确。此外，该网络在对分辨率敏感的其他视觉任务中，如检测、分割等，表现尤为优异。

该系列模型的 FLOPS、参数量以及 T4 GPU 上的预测耗时如下图所示。

目前 PaddleClas 开源的这类模型的预训练模型一共有 7 个，其指标如图所示，其中 HRNet_W48_C 指标精度异常的原因可能是因为网络训练的正常波动。

2. 精度、FLOPS 和参数量

Models Top1 Top5 Reference
top1		 Reference
top5		 FLOPS
(G)		 Parameters
(M)
HRNet_W18_C 0.769 0.934 0.768 0.934 4.140 21.290
HRNet_W18_C_ssld 0.816 0.958 0.768 0.934 4.140 21.290
HRNet_W30_C 0.780 0.940 0.782 0.942 16.230 37.710
HRNet_W32_C 0.783 0.942 0.785 0.942 17.860 41.230
HRNet_W40_C 0.788 0.945 0.789 0.945 25.410 57.550
HRNet_W44_C 0.790 0.945 0.789 0.944 29.790 67.060
HRNet_W48_C 0.790 0.944 0.793 0.945 34.580 77.470
HRNet_W48_C_ssld 0.836 0.968 0.793 0.945 34.580 77.470
HRNet_W64_C 0.793 0.946 0.795 0.946 57.830 128.060
SE_HRNet_W64_C_ssld 0.847 0.973 57.830 128.970

3. 基于 V100 GPU 的预测速度

Models Crop Size Resize Short Size FP32
Batch Size=1
(ms)		 FP32
Batch Size=4
(ms)		 FP32
Batch Size=8
(ms)
HRNet_W18_C 224 256 6.66 8.94 11.95
HRNet_W18_C_ssld 224 256 6.66 8.92 11.93
HRNet_W30_C 224 256 8.61 11.40 15.23
HRNet_W32_C 224 256 8.54 11.58 15.57
HRNet_W40_C 224 256 9.83 15.02 20.92
HRNet_W44_C 224 256 10.62 16.18 25.92
HRNet_W48_C 224 256 11.07 17.06 27.28
HRNet_W48_C_ssld 224 256 11.09 17.04 27.28
HRNet_W64_C 224 256 13.82 21.15 35.51

4. 基于 T4 GPU 的预测速度

Models Crop Size Resize Short Size FP16
Batch Size=1
(ms)		 FP16
Batch Size=4
(ms)		 FP16
Batch Size=8
(ms)		 FP32
Batch Size=1
(ms)		 FP32
Batch Size=4
(ms)		 FP32
Batch Size=8
(ms)
HRNet_W18_C 224 256 6.79093 11.50986 17.67244 7.40636 13.29752 23.33445
HRNet_W18_C_ssld 224 256 6.79093 11.50986 17.67244 7.40636 13.29752 23.33445
HRNet_W30_C 224 256 8.98077 14.08082 21.23527 9.57594 17.35485 32.6933
HRNet_W32_C 224 256 8.82415 14.21462 21.19804 9.49807 17.72921 32.96305
HRNet_W40_C 224 256 11.4229 19.1595 30.47984 12.12202 25.68184 48.90623
HRNet_W44_C 224 256 12.25778 22.75456 32.61275 13.19858 32.25202 59.09871
HRNet_W48_C 224 256 12.65015 23.12886 33.37859 13.70761 34.43572 63.01219
HRNet_W48_C_ssld 224 256 12.65015 23.12886 33.37859 13.70761 34.43572 63.01219
HRNet_W64_C 224 256 15.10428 27.68901 40.4198 17.57527 47.9533 97.11228
SE_HRNet_W64_C_ssld 224 256 32.33651 69.31189 116.07245 31.69770 94.99546 174.45766