基于互引导网络的自半监督皮肤检测
计算机视觉与模式识别
2019-08-07 v1
摘要
本文提出一种从单张人物肖像图像进行鲁棒皮肤检测的新数据驱动方法。与以往方法不同，考虑到获取大规模人工标注皮肤数据通常昂贵且耗时，我们将人体作为弱语义引导引入该任务。具体而言，我们提出一种双任务神经网络，通过半监督学习策略联合检测皮肤与人体。该双任务网络包含一个共享编码器，但分别针对皮肤和人体设有两个解码器。对于每个解码器，其输出也作为对应解码器的引导，使两个解码器相互引导。我们进行了大量实验以证明我们互引导网络的有效性，实验结果表明我们的网络在皮肤检测上优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1908.01977,
title = {Semi-supervised Skin Detection by Network with Mutual Guidance},
author = {Yi He and Jiayuan Shi and Chuan Wang and Haibin Huang and Jiaming Liu and Guanbin Li and Risheng Liu and Jue Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.01977},
year = {2019}
}
备注
Accepted by ICCV 2019