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CIParsing: 将因果属性统一到多个人的解析中
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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
本论文提出了一种新的底部向上体系结构，用于解决实例感知的人体部位解析的挑战任务。该框架利用结构信息降低人员分区的难度，并通过联合关联建模实现可微分的解决方案。该方法具有端到端的可训练性，并允许将分组误差传播到多层次的人类表征学习中。
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关键要点
- 提出了一种新的底部向上体系结构
- 旨在解决实例感知的人体部位解析的挑战任务
- 联合学习类别级人类语义分割和多人姿态估计
- 利用不同人类细粒度上的结构信息降低人员分区的难度
- 通过最大权二分匹配实现可微分的解决方案
- 方法具有端到端的可训练性
- 允许将分组误差传播到多层次的人类表征学习中
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