Human Parsing人体解析多篇论文简读

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#论文阅读 #人体解析 #Human Parsing

Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing（ECCV2018）

摘要：在人体解析中，pixel-wise分类loss在低级局部不一致和高级语义不一致上有不足。引入带有一个判别器的生成式网络来解决这两个不一致。但是，这两种不一致是由不同机制产生的，所以一个判别器不能解决两个不一致。所以提出Macro-Micro对抗网络，俩判别器。同时，避免了对抗网络处理高分辨率图像时的poor convergence问题。

Introduction：pixel-wise loss有两个缺点：1.产生局部不一致，比如空洞或模糊，因为它仅处罚每个像素上的错误预测，而不考虑邻接像素间的关系。2.产生语义不一致，比如不合理的pose或不正确的部件间空间关系，产生于深层，只注意局部区域，学习的模型对于部件的拓扑关系没有整体认识，以致于大范围的依赖关系不能捕捉。

为了解决不一致，--->CRFs，作为后处理的方式，（缺：因为pairwise potentials，CRFs通常处理小范围的局部的不一致，甚至有可能生成错误的label maps）

----->adversarial network，（优：adversarial loss通过多个lable变量的joint configuration评估一个label map为真或假，可以产生

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01-09 2033
人体解析旨在将图像或视频中的人体分割成多个像素级的语义部分。在过去的十年中，它在计算机视觉社区中获得了极大的兴趣，并在广泛的实际应用中得到了应用，从安全监控到社交媒体，再到视觉特效，这只是其中的一小部分。尽管基于深度学习的人工解析方案已经取得了显著的成就，但许多重要的概念、存在的挑战和潜在的研究方向仍然令人困惑。全面回顾了单人体解析、多人体解析和视频人体解析这3个核心子任务，介绍了它们各自的任务设置、背景概念、相关问题和应用、代表性文献和数据集。还在基准数据集上对所审查的方法进行了定量的性能比较。
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