CVPRMay, 2018

基于姿态引导的弱监督和半监督人体部位解析的知识迁移

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TL;DR本文提出一种利用人体关键点注释的方法生成合成数据，并利用这些数据进行半监督学习，进而提高人体语义部分分割准确率。在 PASCAL-Person-Part 数据集上，我们的方法优于强监督模型 6 mIOU，达到了最先进的人体分割结果。
human body part parsingsemantic segmentationsynthetic data generationsemi-supervised learninganatomical similarity
发现论文，激发创造
  • 基于姿态引导的深度特征人体解析

    本文提出了一种基于 segment-based parsing 管道的方法，利用人体姿势信息对人体进行语义区域划分，从而提高了部分提案的准确率，加速了推理并使得解析过程更规则化，经实验证明该方法相比现有技术具有更好的优越性能。

    Aug, 2015

  • 多人姿态估计与语义部位分割

    该研究提出了一种基于全卷积神经网络和条件随机场的联合框架，旨在同步解决人体姿态估计和语义部位分割问题，并在 PASCAL VOC 数据集上进行了广泛实验，显示该算法在这两个任务上均优于竞争方法。

    Aug, 2017

  • 基于语义解析变换的无监督人物图像生成

    本文提出了一种无监督学习的姿态引导的人物图像生成方法，通过将生成人体的硬映射分解为语义解析和外貌生成两个子任务的形式，实现了人体的变形生成。

    Apr, 2019

  • 半监督和弱监督的人体姿势估计

    本文提出了三种半监督和弱监督学习方案，通过利用卷积神经网络对人体姿态进行估计，实现了对无人类注释的训练图像中候选姿态和真正正面姿态的选择和提高。方案基于姿态聚类和离群姿态检测，可以选择更多的真正姿态，并在大规模人体姿态数据集上得到了验证。

    Jun, 2019

  • 基于部件导向的新颖图像合成的自监督三维人体姿态估计

    本文提出了一种基于自监督学习的框架，利用单个基于零件的 2D 木偶模型、人体姿势约束和一组未配对的 3D 姿势来区分摄像机捕捉的人体姿态中的变化，从而在不同视频中提高多个任务的性能，包括 3D 姿势估计和部分分割。

    Apr, 2020

  • 不同 iable 的多粒度人类表达式学习，针对实例感知的人类语义分割

    本论文提出了一种新的底部向上体系结构，以联合学习类别级人类语义分割和多人姿态估计来解决实例感知的人体部位解析的挑战任务。该框架利用不同人类细粒度上的结构信息，使人员分区的难度降低。通过将联合关联建模为最大权二分匹配，实现了可微分的解决方案，从而使我们的方法具有端到端的可训练性，并且允许将分组误差直接传播到多层次的人类表征学习中。

    Mar, 2021

  • 基于姿态的多人部位分割的跨域互补学习

    本文提出了一种无需使用人工注释标签，仅仅利用丰富真实数据和易获得合成数据标签的方法，通过姿态表示有效地建立了合成和真实域之间的桥梁，以学习在真实图像上进行多人身体部位分割的方法，并显示该方法表现出与需人工标注标签的现有方法可媲美的效果。

    Jul, 2019

  • 利用姿势分解和语义相关性实现结构感知的人像生成

    本文介绍了一种基于结构感知流的方法，利用语义部分将人体分解，来应对人物姿态变换并生成高质量图像，网络模块能够有效地捕捉人体局部和全局语义特征，实验结果表明，该方法在生成高质量图像方面胜过其他方法。

    Feb, 2021

  • 使用语义身体部位行为的单张图像动作识别

    本篇论文提出一种基于语义身体部位行为的新型单张图片行为识别算法，通过给人体的五个部位（头部，躯干，臂部，手和腿）定义不同语义的部位行动来识别人体动作，并且通过串联局部行动预测出整个身体的行动，最终在 PASCAL VOC 2012 和 Stanford-40 两个数据集上，相比 State-of-the-art 的准确率分别提高了 3.8% 和 2.6%。

    Dec, 2016

  • 基于部件分组网络的实例级人体部位划分

    本论文提出了一种基于 Part Grouping Network 的多人解析方法，通过二元子任务实现语义部分分割与实例感知边缘检测，并在多个数据集上实现了优于当前状态 of-the-art 的表现。

    Aug, 2018