Att tolka mänskliga regioner i semantiska delar, t.ex. kropp, huvud och armar etc., från en slumpmässig naturlig bild är utmanande medan grundläggande för datorseende och allmänt tillämplig i industrier. En stor svårighet att hantera ett sådant problem är den stora flexibiliteten i en mänsklig instans och dess motsvarande delar, vilket gör att tolkningsuppgiften antingen saknar gränsdetaljer eller lider av lokala förvirringar. För att ta itu med sådana problem, föreslår vi i detta arbete "Auto-Zoom Net" (AZN) för mänsklig part tolkning, som är en enhetlig helt konvolutionella neurala nätverk struktur som: (1) tolkar varje mänsklig instans i detaljerade delar. (2) förutsäger platser och skalor för mänskliga instanser och deras motsvarande delar. I vårt enhetliga nätverk är de två uppgifterna till ömsesidig nytta. De poängkartor som erhållits för tolkning hjälper till att uppskatta platser och skalor för mänskliga instanser och deras delar. Med de förutsagda platserna och skalen, vår modell "zooms" regionen i rätt skala för att ytterligare förfina tolkning. I praktiken utför vi de två uppgifterna iterativt så att detaljerade mänskliga delar gradvis återvinns. Vi utför omfattande experiment över den utmanande PASCAL-Person-Part segmentering, och visar vår strategi betydligt överträffar state-of-art tolkning tekniker särskilt för instanser och delar i liten skala.
Xia m.fl. REF föreslår "Auto-Zoom Net" för mänsklig parning.
Zoom Better to See Clearer: Human Part Segmentation with Auto Zoom Net.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}