Abstrakt. Den mänskliga tolkningen av de mänskliga analysscenarierna i verkligheten är fortfarande underskattad på grund av bristen på tillräckliga dataresurser och tekniska svårigheter att tolka flera fall i ett enda pass. Flera relaterade verk alla följer "parsing-by-detektion" pipeline som starkt förlitar sig på separat utbildade detektionsmodeller för att lokalisera instanser och sedan utför mänsklig tolkning för varje instans sekventiellt. Icke desto mindre leder två diskrepantoptimeringsmål för detektion och tolkning till suboptimal representationsinlärning och felackumulering för slutliga resultat. I detta arbete gör vi det första försöket att utforska ett detekteringsfritt Part Grouping Network (PGN) för att effektivt tolka flera personer i en bild i ett enda pass. Vår PGN omformulerar instans-nivå mänsklig tolkning som två twined sub-tasks som kan gemensamt läras och ömsesidigt förfinas via ett enhetligt nätverk: 1) semantisk del segmentering för att tilldela varje pixel som en mänsklig del (t.ex., ansikte, armar); 2) instans-medveten kantdetektion att gruppera semantiska delar i distinkta person instanser. På så sätt skulle den delade mellanrepresentationen förses med kapacitet både för att karakterisera finkorniga delar och för att dra slutsatsen att varje del har tillhörigheter. Slutligen, en enkel instans partition process används för att få slutresultat under inferens. Vi utförde experiment på PASCAL-Person-Part dataset och vår PGN överträffar alla toppmoderna metoder. Dessutom visar vi dess överlägsenhet på en nyligen insamlad multi-person parsing dataset (CIHP) inklusive 38.280 olika bilder, som är den största dataset hittills och kan underlätta mer avancerad mänsklig analys. CIHP-riktmärket och vår källkod finns på http://sysu-hcp.net/lip/.
Gong m.fl. Ref överväga exempel-medveten kantdetektion för att gruppera semantiska delar till distinkta personfall.
Instance-level Human Parsing via Part Grouping Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}