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• U-Net 与 HRNet：保持分辨率的结构与热图输出

  分类模型通过不断缩小图像来弄清“是什么”，而寻找球、姿态估计和分割则需要知道“准确在哪里”。U-Net（2015）通过先缩小再放大并利用跳跃连接带回精细位置，而 HRNet（2019）则让高分辨率分支贯穿始终并持续融合多种分辨率，本文结合论文数据整理了两者的设计原理。通过直接计算，我们确认了直径 3px 的球在 1/8 分辨率下消失的过程，以及在将热图读回坐标时使用“加权中心”代替“最亮格子”能将误差减少 7–8 倍。这也延续了为何 T

  2026-10-17 · 12 分钟阅读 #비전 모델#U-Net#HRNet#히트맵#분할