論文の概要: Progressive One-shot Human Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11810v2
• Date: Tue, 16 Mar 2021 04:50:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:47:42.840981
• Title: Progressive One-shot Human Parsing
• Title（参考訳）: 進歩的ワンショットヒューマンパーシング
• Authors: Haoyu He, Jing Zhang, Bhavani Thuraisingham, Dacheng Tao
• Abstract要約: 単発ヒューマンパーシング(OSHP)という新しい問題を提案する。 oshpは、人間を1つの参照例で定義されたオープンリファレンスクラスにパースする必要がある。 本稿では,2つの重要な課題に対処するために,新しいプログレッシブワンショットパーシングネットワーク(POPNet)を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.18661230253558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior human parsing models are limited to parsing humans into classes pre-defined in the training data, which is not flexible to generalize to unseen classes, e.g., new clothing in fashion analysis. In this paper, we propose a new problem named one-shot human parsing (OSHP) that requires to parse human into an open set of reference classes defined by any single reference example. During training, only base classes defined in the training set are exposed, which can overlap with part of reference classes. In this paper, we devise a novel Progressive One-shot Parsing network (POPNet) to address two critical challenges , i.e., testing bias and small sizes. POPNet consists of two collaborative metric learning modules named Attention Guidance Module and Nearest Centroid Module, which can learn representative prototypes for base classes and quickly transfer the ability to unseen classes during testing, thereby reducing testing bias. Moreover, POPNet adopts a progressive human parsing framework that can incorporate the learned knowledge of parent classes at the coarse granularity to help recognize the descendant classes at the fine granularity, thereby handling the small sizes issue. Experiments on the ATR-OS benchmark tailored for OSHP demonstrate POPNet outperforms other representative one-shot segmentation models by large margins and establishes a strong baseline. Source code can be found at https://github.com/Charleshhy/One-shot-Human-Parsing.
• Abstract（参考訳）: 事前のヒューマンパースモデルは、トレーニングデータで予め定義されたクラスに人間をパースすることに限定されており、ファッション分析の新しい服など、目に見えないクラスに一般化することは柔軟ではない。 本稿では,人間を1つの参照例で定義されたオープンリファレンスクラスにパースする必要がある,one-shot human parse(oshp)という新しい問題を提案する。 トレーニング中、トレーニングセットで定義されたベースクラスのみが公開され、参照クラスの一部と重複する可能性がある。 本稿では,新しいプログレッシブ・ワンショット・パーシング・ネットワーク(POPNet)を考案し,テストバイアスと小型化という2つの重要な課題に対処する。 POPNetは,Attention Guidance ModuleとNearest Centroid Moduleという2つの共同メトリック学習モジュールで構成されている。 さらに、POPNetは、親クラスの学習知識を粗粒度に組み込むプログレッシブなヒューマンパーシングフレームワークを採用し、子孫クラスを粒度の細かい粒度で認識し、小さなサイズの問題に対処する。 OSHP用に調整されたATR-OSベンチマークの実験では、POPNetは他の代表的なワンショットセグメンテーションモデルよりも大きなマージンで優れ、強力なベースラインを確立している。 ソースコードはhttps://github.com/Charleshhy/One-shot-Human-Parsingにある。

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