基于深度学习的人体解析研究综述

摘要：

人体解析的任务是对图片中人物进行像素级识别,将人体各部位和衣物配饰进行归类.该文从基础技术、数据集和评价标准、技术现状3个方面概述了基于深度学习的人体解析技术.首先,介绍了人体解析涉及的基础技术:卷积神经网络、语义分割.其次,从图像数量、类别数目、优缺点等角度,对比了人体解析领域的8种主流数据集;并介绍了4种常用的评价指标.最后,介绍了4种具有代表性的基于深度学习的人体解析方法:基于特征增强、基于人体结构、基于多任务学习、基于生成对抗网络,并归纳了实例人体解析的解决方案,提出了一些尚待发掘的研究思路.

关键词：深度学习、人体解析、实例人体解析、语义分割

所属期刊栏目：48

分类号：TN97

资助基金：国家自然科学基金61672133,61832001

在线出版日期：2019-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：641-654