联合姿态先验的人体精确解析双分支网络模型

摘要：

人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估计信息,提出了一种人体精确解析的双分支网络模型.该模型首先使用基千网络表征人体图像,将人体姿态估计模型预测到的姿态先验作为基干网络的注意力信息,进而形成人体结构先验驱动的多尺度特征表达,并将提取的特征分别输入至全卷积网络解析分支与检测解析分支.全卷积网络解析分支获得全局分割结果,检测解析分支更关注小尺度目标的检测与分割,融合两个分支的预测信息可以获得更为精确的分割结果.实验结果验证了该算法的有效性,在当前主流的人体解析数据集LIP和ATR上,所提方法的mIoU评测指标分别为52.19％和68.29％,有效提升了解析精度,在人体四肢部件以及小目标部件区域获得了更为准确的分割结果.

关键词：人体解析、语义分割、人体姿态估计、部件检测、卷积神经网络

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省级项目

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1959-1968