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UniParser：基于统一关联表示学习的多人解析
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
UniParser是一种新的语义分割模型，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和CIHP数据集上实现了较高的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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关键要点
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UniParser是一种新的语义分割模型。
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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。
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在MHPv2.0数据集上实现了49.3%的AP。
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在CIHP数据集上实现了60.4%的AP。
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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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