行人属性识别：一个新的基准数据集和大型语言模型增强框架

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了行人属性识别领域数据集不足且存在饱和性能的问题，提出了一个新的大规模跨领域数据集MSP60K，包含60122张图像和57种属性注释。同时，提出了一种创新的基于大型语言模型增强的行人属性识别框架LLM-PAR，通过视觉Transformer和多嵌入查询Transformer进行特征提取和分类，最终证明该框架在多个基准数据集上的有效性。

本研究提出了MSP60K数据集，包含60122张图像和57种属性注释。同时，提出了LLM-PAR框架，通过视觉Transformer和多嵌入查询Transformer进行特征提取和分类，证明其在多个基准数据集上有效。

基准数据集 多嵌入查询Transformer 大型语言模型 大规模跨领域数据集 数据集 行人属性识别框架 视觉Transformer
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