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ECCV宏观 - 微观对抗网络用于人体解析
本文提出了 Macro-Micro Adversarial Net (MMAN) 模型，该模型引入两个判别器分别处理人类解析过程中的低水平局部不一致性和高水平语义不一致性，能够同时显式地强制执行本地和语义一致性，并避免了处理高分辨率图像时对
PDF6 years ago
通过联合身体分析和姿态估计网络探寻人物：一个新的基准测试
本文提出了一个名为 “Look into Person (LIP)” 的新数据集，其包含超过 50,000 张精细注释的图像，利用这些注释，作者进行了人体解析、姿势估计方法的详细分析，并提出了一种新的联合人体解析和姿势估计网络以及简化网络以
PDF6 years ago
AAAI通过对抗特征和标签适应实现跨域人体解析
本文针对跨领域人体解析问题，提出了一种新颖而高效的人体解析模型，该模型通过显式学习特征补偿网络和引入结构标签对抗网络来减轻不同域之间的视觉外观和环境条件的差异以及指导目标领域的解析结果遵循共享的结构标签高阶关系。
PDF7 years ago
CVPRLook into Person: 自监督的结构感知学习和人体解析新基准
本篇文章介绍了一个名为 “Look into Person (LIP)” 的新的数据集，该数据集包含 50,000 多张具有 19 个语义部件标签的图像，是一个可扩展性、多样性和难度方面的重大进展，并且使用自监督学习方法解决了人体解析的问题
PDF7 years ago
CVPRMatching-CNN 遇上 KNN: 半参数人体解析
本文提出了一种准参数化的解决方案，使用了基于经验标注的监督与新图像的灵活性，并在基于 K 最近邻的非参数框架下提出了匹配卷积神经网络，以预测测试图像中最佳匹配区域的匹配置信度和位移，从而在人体分割任务中取得了显著的性能提升。
PDF9 years ago
主动模板回归进行深层人体解析
本文提出了一种基于 Active Template Regression (ATR) 的人体解析方法，使用两个卷积神经网络分别预测标签掩模的模板系数和活动形状参数，得到结构输出，进而生成解析结果。实验结果表明，与其他最先进的算法相比，ATR
PDF9 years ago