基于HRNet与选择性特征变换的深度网络优化研究

基于HRNet与选择性特征变换的深度网络优化研究

1. 引言

深度卷积神经网络在计算机视觉领域取得了巨大成功，其中HRNet（High-Resolution Network）作为一种能够保持高分辨率表征的先进网络架构，在姿态估计、语义分割等任务中表现出色。然而，传统的HRNet在处理复杂场景和多尺度对象时仍存在一定的局限性。为了进一步提升网络性能，同时保持预训练模型的稳定性，本文提出在HRNet的每一层中插入选择性特征变换（Selective Feature Transformation，SFT）模块，并采用参数冻结策略。

选择性特征变换作为一种注意力机制或特征调制技术，能够自适应地重新校准通道特征响应，增强重要特征并抑制无用特征。与传统的注意力机制不同，SFT通过学习到的变换参数对特征图进行逐通道调整，实现更精细的特征控制。本文将详细探讨SFT模块的设计原理、在HRNet中的集成方法，以及参数冻结策略的实现。

2. HRNet网络架构概述

HRNet的核心思想是在整个网络中保持高分辨率表示，而不是像传统网络那样通过下采样再上采样的方式恢复分辨率。其架构包含以下几个关键特点：

2.1 并行多分辨率子网络

HRNet由多个并行子网络组成，每个子网络处理不同分辨率的特征图。这些子网络之间通过反复交换信息实现多尺度融合。

2.2 重复的多尺度融合

HRNet通过重复的多尺度融合机制，使得高分辨率表征能够从低分辨率表征中接收