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Heatmap Regression으로 접근하신 분 계실까요?
안녕하세요? 모델 성능을 개선하고자 coordinate regression 대신 heatmap regression으로 모델링을 하고 있었습니다.
Fully connected network 모델 및 FC-densenet 모델을 훈련시켜 결과를 확인해 봤는데, 결과가 너무 형편이 없었습니다. 어디가 문제인가 고민해 본 결과, output layer와 손실함수가 마음에 걸렸는데요,
heatmap regression의 경우, output layer의 shape는 (image_height, image_width, number of keypoints) 가 되고, 저는 output layer에 relu activation을 취한 뒤 손실함수로 mse를 사용했습니다. 혹시 다른 activation function과 loss function을 사용해야 하나요?
답변 부탁드립니다 !
코드공유에 튜토리얼로 올려놓은 Keypoint R-CNN도 히트맵으로 작동합니다. Domin님 말대로 HRNET 보시면 될 것 같습니다.
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hrnet (https://github.com/HRNet/HigherHRNet-Human-Pose-Estimation) 코드 한번 참고 하셔도 좋을 듯 하네요. 아직 실력이 부족하여 이번 대회에 적용은 못하고 있지만 코드를 한번 본적 있는데 heatmap loss관련 코드도 있었어요!