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用于语义人体解析的图增强注意网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种新方法解决自然场景中的人体分割问题。
- 该方法采用卷积神经网络架构，结合新颖的语义和轮廓注意机制。
- 解决了多实例和部位语义混淆以及遮挡引起的语义模糊和边界定位问题。
- 利用估计的姿势作为上下文信息编码，与局部语义线索结合在图形模型中。
- 通过迭代传播更新语义线索，消除错误的姿势信息和像素级预测。
- 在Pascal人体部件数据集上取得了最先进的结果。
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