关联边缘、姿态与解析
计算机视觉与模式识别
2020-05-05 v1
摘要
根据已有研究，人体边缘与姿态是人体解析的两个有益因素。通过将边缘与姿态的高层特征分别与解析特征拼接，证实了这两种高层特征各自的有效性。受此启发，本文研究人体语义边界与关键点位置如何共同改进人体解析。与现有的特征拼接做法相比，我们发现揭示三者之间的相关性是一种更优的利用边缘与姿态所提供的核心上下文线索的方式。为捕捉此类相关性，我们提出一种关联解析机（Correlation Parsing Machine, CorrPM），采用异质非局部块来发现边缘、姿态与解析特征图之间的空间亲和性。所提出的 CorrPM 使我们在三个人体解析数据集上报告了新的 SOTA 精度。重要的是，对比研究证实了特征相关性相对于拼接的优势。
引用
@article{arxiv.2005.01431,
title = {Correlating Edge, Pose with Parsing},
author = {Ziwei Zhang and Chi Su and Liang Zheng and Xiaodong Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.01431},
year = {2020}
}
备注
CVPR2020