Oct, 2023

UniParser：基于统一关联表示学习的多人解析

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TL;DRUniParser 通过统一实例级和类别级输出，避免手动设计的后处理技术，超越了现有方法，在 MHPv2.0 上实现了 49.3％的 AP 和 CIHP 上实现了 60.4％的 AP，该研究将发布源代码、预训练模型和在线演示以促进未来研究。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 统一感知分析用于场景理解

    这篇论文研究了一项名为统一感知分析的新任务，通过开发 UPerNet 多任务框架和一种训练策略来实现从给定图像中识别尽可能多的视觉概念，最后在自然场景中应用训练网络来发现视觉知识。

    Jul, 2018

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    Sep, 2020

  • 深度嵌套对抗学习及多人解析新基准的拥挤场景人类理解

    本文研究了多人图像中的多人语义分割问题，提出了一个新的数据集 MHP 和一个基于深度学习的 Nested Adversarial Network (NAN) 模型来解决这个问题。该模型在多个数据集上取得了优秀的性能，并可应用于人类行为分析和自动驾驶等领域。

    Apr, 2018

  • 全局，实例级人体解析

    该论文讨论了通过实例级别的语义部件分割实现目标解析的方法。网络结构由分类级别分割模块以及可处理每个图像中不同数量人体检测结果的差分有条件随机场组成，网络通过单次前向传递输出实例级别部件和人体部分分割结果，同时能够实现有效的目标计数和分类级别部分分割。

    Sep, 2017

  • 跨语义表示的多任务解析

    本文针对语义解析的性能进行改进，使用多任务学习方法，将 UCCA 解析作为测试案例，辅助任务包括 AMR 解析、SDP 解析和 Universal Dependencies 解析。实验表明，多任务学习显著提高了 UCCA 解析的性能。

    May, 2018

  • 人类解析的深度学习技术：调查和展望

    本文综述了基于深度学习的人体解析技术在图像和视频领域中的研究进展和挑战，并提出一种基于 Transformer 的高性能人体解析框架，同时还提出了未来研究的方向和待解决的问题。

    Jan, 2023

  • CIParsing: 将因果属性统一到多个人的解析中

    通过引入因果关系理论，提出了一种 CIParsing 人体解析模型，通过构建潜在因果因素的表示来改善多人解析模型的泛化能力。

    Aug, 2023

  • 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

  • 用于实例级人体分析的 Parsing R-CNN

    本文提出了一种名为 Parsing R-CNN 的用于解决实例级人体分析的端到端管道，其通过综合考虑区域方法的特征和人体的外观来同时处理一组人体实例，从而使其非常灵活高效，并在 CIHP（Crowd Instance-level Human Parsing）、MHP v2.0（Multi-Human Parsing）和 DensePose-COCO 数据集上优于所有最先进的方法，也在 COCO 2018 Challenge DensePose Estimation 任务中获得了第一名。

    Nov, 2018