用于语义人体解析的图增强注意网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种新方法来解决自然场景中多实例和部位语义混淆以及遮挡引起的人体分割问题。该方法采用了卷积神经网络架构，包括新颖的语义和轮廓注意机制，以解决与语义人体分割相关的语义模糊和边界定位问题。同时，将估计的姿势作为更高级的上下文信息编码，并与局部语义线索结合在一个新颖的图形模型中，通过图中的迭代传播来更新语义线索，以消除错误的姿势信息和像素级预测。提出了一种高效获取解决方案的优化技术。该方...
本文提出了一种解决自然场景中人体分割问题的新方法，通过卷积神经网络架构和新颖的注意机制来解决多实例和部位语义混淆以及遮挡引起的问题。该方法利用估计的姿势作为上下文信息编码，并与局部语义线索结合在一个图形模型中，通过迭代传播来更新语义线索，以消除错误的姿势信息和像素级预测。在Pascal人体部件数据集上，该方法取得了最先进的结果。
