CIParsing: 将因果属性统一到多个人的解析中

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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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