High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions
架构
如图1所示，HRnet的架构由四级组成，第2、第3和第4级由重复的 多分辨率</br>模块组成。每个多分辨率模块由多分辨率组卷积组成。多分辨率卷积如图2(a)和(b)组成。多分辨率卷积组是组卷积的简单扩充，它将输入通道分成几个子通道，并对每个子通道中不同的空间分辨率进行一次常规卷积。
图2(b)描述了多分辨率卷积的架构，它利用类似常规卷积中的全连接的模式，将多个分支集合起来,如图2(c)所示。常规卷积能够被划分为多次的小卷积。输入通道和输出通道均被分成几个子通道。输入和输出子通道通过全连接的样式连接起来，每个连接也是一次常规卷积。输出通道的每个子通道是每个输入通道卷积输出后的集合。
不同之处有两点：(1)在多分辨率卷积中，每个子通道的分辨率是不同的。(2)在处理输入和输出通道之间的连接时，需要处理分辨率降低的问题。这一问题是通过2-strided 3x3的卷积进行。
改进
在最初的HRnetV1中，只有高分辨率的特征图被输出出来，如图3(a)所示。这意味着只有高分辨率子通道的信息被利用上了，其他通道的信息就被舍去了。
我们对此进行了简单有效的修改，也就是利用上低分辨率通道的信息，这使得多分辨率卷积被充分的利用上了。
我们对第分辨率的特征表示进行双线性上采样，然后将这些特征表示堆叠起来，如图3(b)所示。我们利用这一步骤估计分割特征图/面部基准点热力图。在目标检测的应用中，我们通过多层次的平均池化进行下采样，构建了一个多层次的特征图，如图3(c)所示。这两种改进分别称为HRNetV2和HRNetV2p。
实例化
我们对这一网络的实例化同HRNetV1相似。网络开始阶段的枝干上包含两个strided 3x3的卷积，并将分辨率降低1/4。第一级包含四个残差单元，每个单元由一个宽度为64的bottleneck组成，并跟随着一个3x3的卷积层，将特征图的宽度减小到C。第2、第3和第4级分别包含1，4，3个多分辨率模块。四个分辨率卷积层的宽度(通道数)分别是C,2C,4C，和8C。多分辨率组卷积的每个分支包含4个残差单元，每个分辨率下的每个单元包括两个3x3的卷积。
在语义分割和面部关键点识别领域，我们将输出特征进行混合，如图3(b)所示，混合通过1x1的卷积在四个分辨率下进行，产生15C维的特征表示。然后，我们把混合后每个点的特征传入到线性分类/回归器中，损失函数设为Softmax/MSE损失，进而预测分割图或者面部关键点热力图。对于语义分割，训练集和测试集的分割图通过双线性上采样4倍，达到输入图像的分辨率。对于目标检测，我们在组成特征金字塔之前，通过一个1x1的卷积将高分辨率的特征表示减少至256.
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
人体姿态估计，也就是，关键点检测，目的在于从尺寸为的图像I中检测K个关键点或者关键部位，如，眼球，手腕等。这种state-of-the-art方法这一问题转化为估计
个尺寸为
的热力图，
，每个热力图
表示第
个关键点的位置置信度。
其中， 代表第
级第
个模块中的第
个分辨率的卷积单元。
图3阐述了交换单元，并展示了如下的搭配。在讨论为求简洁时省去了上标和下标。输入为s个特征图：,输出为s特征图：
，输入和输出的分辨率和宽度都一样。每个输出都是输入特征图的聚合，
。不同级之间的交换单元具有额外的输出特征图
:
。
函数 表示将
从分辨率
上采样或者下采样到分辨率
。使用 strided
的卷积做下采样。对上采样，使用简单的最近邻域采样，紧跟一个
的卷积进行通道对齐。如果
是独一的连接，那么
。
热力图估计
我们通过最后一个交换单元的高分辨率特征表示获得热力图的回归，这种做法通常很有效果。损失函数是通过比较理想热力图和实际热力图的均方差构建的。标准热力图是每个关键点的单个像素通过标准二维高斯滤波的结果。
网络实例
我们根据ResNet的设计规则，来设计每个分辨率的通道数和每一级的网络深度，以便进行关键点热力图估计。
主体网络包含四级，具有四个并联的子网络。网络的分辨率逐步递减为前一级的一半，宽度，也就是通道数加倍。第一级包含4个残差单元。和ResNet-50一样，每个单元由一个宽度为64的bottleneck跟随一个 的卷积单元构成。卷积单元是为了将特征图的宽度减至
。第2、第3和第4级分别包含1、4和3个交换单元。一个交换单元包含4个残差单元。每个残差单元包含两个
的卷积。总共有8个交换单元，也就是进行了八次多尺度融合。
在我们的实验中，进行了一个小网络和一个大网络，分别是： HRNet-W32和HRNet-W48,其中32和48分别代表最后三级高分辨率子网络的宽度。其他三个并联的子网络的宽度分别为，64，128，256和96，192，384。
