Multi-Human-Parsing：多人场景细粒度解析的开源项目
1. 项目基础介绍及主要编程语言
项目名称：Multi-Human-Parsing（MHP）
项目简介：Multi-Human-Parsing 是一个针对多人场景的细粒度视觉理解的开源项目。该项目由新加坡国立大学（NUS）的学习与视觉（LV）团队提出，旨在推动对群场景中人类细粒度视觉理解的边界。项目包含了相应的数据集、评估指标和基线方法。
主要编程语言：JavaScript、Python、MATLAB
2. 项目核心功能
- 任务定义：将群场景图像分割成属于身体部位或衣物项的语义一致区域，同时区分不同的身份，为图像中的每个像素分配语义部分标签及其所属的身份。
- 数据集：项目提供了两个版本的数据集，分别包含4980和25403张图片，每张图片至少包含两人，平均三人体。数据集涵盖了18至58种不同的语义类别，并包含了2D人体姿态的16个关键点信息。
- 评估指标：项目采用了两种以人为中心的评估指标，即基于部件的平均精度（APp）和正确解析的语义部件百分比（PCP）。
3. 项目最近更新的功能
- 数据集更新：新版本的数据集增加了更多的图像和标注类别，使得项目能够支持更复杂的群场景解析任务。
- 评估指标完善：项目进一步优化了评估指标，使其能够更准确地反映多人解析的性能。
- 代码和文档：项目的代码和文档得到了更新和优化，使得使用和贡献变得更加容易。
该项目不仅为研究人员提供了一个强大的工具，也为开源社区贡献了宝贵的资源和知识。通过Multi-Human-Parsing，研究人员可以更好地理解和分析群场景中的人类行为和互动。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
