C-DLinkNet：考虑多层次语义特征的人体解析
计算机视觉与模式识别
2020-04-07 v2
摘要
人体解析是语义分割的一个重要分支，是一项用于识别人体组成部件的细粒度语义分割任务。人体解析的挑战在于提取有效的语义特征以解决形变与多尺度变化。本工作中，我们提出了一种基于 LinkNet 的端到端模型 C-DLinkNet，其包含一个名为 Smooth Module 的新模块，用于在解码器部分融合多层次特征。C-DLinkNet 能够在更小输入尺寸且无额外信息的情况下，取得与最先进方法相竞争的解析性能，即在 LIP 数据集验证集上达到 mIoU=53.05。
引用
@article{arxiv.2001.11690,
title = {C-DLinkNet: considering multi-level semantic features for human parsing},
author = {Yu Lu and Muyan Feng and Ming Wu and Chuang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.11690},
year = {2020}
}