Abstrakt. I detta dokument föreslås en CNN-kaskad för semantisk delsegmentering som styrs av pose-specifik information kodad i form av en uppsättning landmärken (eller nyckelpunkter). Det finns en stor mängd tidigare arbete på var och en av dessa uppgifter separat, men, så vitt vi vet, är det första gången i litteraturen som samspelet mellan pose estimering och semantisk delsegmentering undersöks. För att ta itu med denna begränsning av tidigare arbete föreslår vi i detta dokument en CNN-kaskad av uppgifter som först utför en milstolpes lokalisering och sedan använder denna information som underlag för att styra semantisk delsegmentering. Vi tillämpade vår arkitektur på problemet med ansiktsdelssegmentering och rapporterar stora prestandaförbättringar över standardoriktade nätverk på de mest utmanande ansiktsdataseten. Testkod och modeller kommer att publiceras online på
I REF föreslogs en metod för att förbättra prestandan för ansiktsdelssegmentering genom att först upptäcka ansiktsmarkeringar.
A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}