Objekt tolkning - uppgiften att sönderdela ett objekt i dess semantiska delar - har traditionellt formulerats som en kategori-nivå segmentering problem. Följaktligen, när det finns flera objekt i en bild, aktuella metoder kan inte räkna antalet objekt i scenen, inte heller kan de avgöra vilken del som tillhör vilket objekt. Vi tar itu med detta problem genom att segmentera delar av objekt på en instans-nivå, så att varje pixel i bilden tilldelas en del etikett, liksom identiteten på objektet den tillhör. Dessutom visar vi hur detta tillvägagångssätt gynnar oss i att få segmenteringar vid grövre granulariteter också. Vårt föreslagna nätverk är utbildade end-to-end givna upptäckter, och börjar med en kategori-nivå segmenteringsmodul. Därefter ett olikt villkorligt slumpmässigt fält, definierat över ett variabelt antal instanser för varje ingående bild, skäl om identiteten på varje del genom att associera det med en mänsklig upptäckt. I motsats till andra metoder, vår metod kan hantera det varierande antalet människor i varje bild och vårt holistiska nätverk producerar state-of-the-art resultat i exempel-nivå del och mänsklig segmentering, tillsammans med konkurrenskraftiga resultat i kategori-nivå delsegmentering, alla uppnås genom en enda framåt-pass genom vårt neurala nätverk.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en ram med en human detektor och en segmenteringsmodul på kategorinivå för att segmentera objektdelarna på instansnivå.
Holistic, Instance-Level Human Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}