I detta arbete, den mänskliga tolkning uppgift, nämligen att bryta ner en mänsklig bild i semantiska mode / kropp regioner, formuleras som en aktiv mall regression (ATR) problem, där den normaliserade masken för varje mode / kropp objekt uttrycks som den linjära kombinationen av de inlärda mask mallar, och sedan omvandlas till en mer exakt mask med aktiv form parametrar, inklusive position, skala och synlighet i varje semantisk region. Maskmallkoefficienterna och de aktiva formparametrarna tillsammans kan generera de mänskliga tolkningsresultaten, och kallas därmed strukturutgångar för mänsklig tolkning. Den djupa Convolutional Neural Network (CNN) används för att bygga end-to-end relation mellan den ingående mänskliga bilden och strukturutgångar för mänsklig tolkning. Närmare bestämt förutspås strukturutgångarna av två separata nätverk. Den första CNN-nätverket är med max-pooling, och utformad för att förutsäga mallen koefficienter för varje etikett mask, medan den andra CNN-nätverket är utan max-pooling för att bevara känsligheten för etikett mask position och exakt förutsäga den aktiva formen parametrar. För en ny bild sammansmältes strukturutgångarna för de två nätverken för att generera sannolikheten för varje etikett för varje pixel, och superpixelutjämning används slutligen för att förfina det mänskliga tolkningsresultatet. Omfattande utvärderingar av stora datauppsättningar visar att ATR-ramen är mycket överlägsen andra toppmoderna metoder för mänsklig tolkning. F1-poängen når i synnerhet 64,38 % av vårt ATR-ramverk, betydligt högre än 44,76 % baserat på den toppmoderna algoritmen [29].
Liang m.fl. I REF föreslås användning av konvolutionella neurala nätverk för att modellera en end-toend relation mellan ingångsbilder och strukturerade utgångar i aktiv mall regression.
Deep Human Parsing with Active Template Regression
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}