Människans tolkning har på senare tid lockat till sig en hel del forskningsintressen på grund av dess enorma tillämpningspotential. Befintliga datauppsättningar har dock ett begränsat antal bilder och annoteringar, och saknar mångfalden av mänskliga utseenden och täckningen av utmanande fall i okonstruerad miljö. I detta dokument introducerar vi ett nytt riktmärke 1 "Look in Person (LIP)" som gör ett betydande framsteg när det gäller skalbarhet, mångfald och svårigheter, ett bidrag som vi anser är avgörande för den framtida utvecklingen av den humancentriska analysen. Denna omfattande datauppsättning innehåller över 50 000 utförligt kommenterade bilder med 19 semantiska deletiketter, som fångas från ett bredare spektrum av perspektiv, ocklusioner och bakgrundskomplexitet. Med tanke på dessa rika kommentarer utför vi detaljerade analyser av de ledande mänskliga tolkningsstrategierna och får insikter om framgångarna och misslyckandena med dessa metoder. I motsats till de befintliga insatserna för att förbättra egenskapsdiskriminerande förmåga löser vi också den mänskliga tolkningen genom att utforska en ny självövervakad strukturkänslig inlärningsmetod, som tvingar människan att tolka resultat utan att ta till extra tillsyn (dvs. inget behov av att specifikt märka mänskliga leder i modellutbildning). Vår självövervakade inlärningsram kan injiceras i alla avancerade neurala nätverk för att bidra till att införliva rik kunskap på hög nivå om mänskliga leder från ett globalt perspektiv och förbättra tolkningsresultaten. Omfattande utvärderingar av vår LIP och PACAL-Person-Part-data visar hur överlägsen vår metod är.
Gong m.fl. I Ref föreslogs en självövervakad metod för strukturkänsligt lärande, som innebär att människor skapar strukturer för att tolka resultat utan att ta till extra tillsyn.
Look into Person: Self-Supervised Structure-Sensitive Learning and a New Benchmark for Human Parsing
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}