UniParser: Multi-Human Parsing with Unified Correlation Representation Learning

📄 arXiv: 2310.08984v2 📥 PDF

作者: Jiaming Chu, Lei Jin, Junliang Xing, Jian Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-13 (更新: 2024-05-20)

💡 一句话要点

提出UniParser以解决多人体解析中的信息处理效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多人体解析 图像分割 深度学习 特征学习 联合优化

📋 核心要点

  1. 现有多人体解析方法通常将实例级和类别级信息分开处理，导致效率低下和冗余。
  2. UniParser通过统一相关性表示学习，将实例和类别特征整合在余弦空间中，简化了信息处理流程。
  3. 实验结果显示，UniParser在MHPv2.0和CIHP数据集上分别达到了49.3%和60.4%的AP，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

多人体解析是一项需要实例级和细粒度类别级信息的图像分割任务。然而，现有研究通常通过独立的分支和不同的输出格式处理这两种信息，导致框架效率低下且冗余。本文提出的UniParser在三个关键方面整合了实例级和类别级表示：1) 提出统一的相关性表示学习方法，使网络能够在余弦空间中学习实例和类别特征；2) 统一各模块输出形式为像素级分割结果，同时使用同质标签和辅助损失来监督实例和类别特征；3) 设计联合优化过程以融合实例和类别表示。通过统一实例级和类别级输出，UniParser避免了手动设计的后处理技术，超越了现有最先进的方法，在MHPv2.0上实现49.3%的AP，在CIHP上实现60.4%的AP。我们将发布源代码、预训练模型和在线演示，以促进未来研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多人体解析任务中实例级和类别级信息处理的低效问题。现有方法通常将这两种信息分开处理，导致冗余和效率低下。

核心思路：UniParser的核心思想是通过统一相关性表示学习，将实例级和类别级特征整合在同一框架内，从而提高信息处理的效率和准确性。

技术框架：UniParser的整体架构包括三个主要模块：统一相关性表示学习模块、像素级分割输出模块和联合优化模块。前者负责特征学习，后者生成最终的分割结果，最后通过联合优化来融合不同特征。

关键创新：UniParser的最大创新在于统一了实例级和类别级输出形式，避免了手动设计的后处理技术。这一设计使得模型在处理多人体解析时更加高效和准确。

关键设计：在模型设计中，采用了同质标签来监督实例和类别特征，并引入辅助损失以增强特征学习的效果。此外，网络结构经过优化，以确保在余弦空间中有效地学习特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniParser在MHPv2.0和CIHP数据集上的实验结果显示，分别达到了49.3%和60.4%的AP，显著超越了现有最先进的方法。这一成果表明，统一的信息处理框架能够有效提升多人体解析的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、虚拟现实、社交媒体内容分析等。通过提高多人体解析的效率和准确性，UniParser能够在实时场景理解和人机交互中发挥重要作用，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Multi-human parsing is an image segmentation task necessitating both instance-level and fine-grained category-level information. However, prior research has typically processed these two types of information through separate branches and distinct output formats, leading to inefficient and redundant frameworks. This paper introduces UniParser, which integrates instance-level and category-level representations in three key aspects: 1) we propose a unified correlation representation learning approach, allowing our network to learn instance and category features within the cosine space; 2) we unify the form of outputs of each modules as pixel-level segmentation results while supervising instance and category features using a homogeneous label accompanied by an auxiliary loss; and 3) we design a joint optimization procedure to fuse instance and category representations. By virtual of unifying instance-level and category-level output, UniParser circumvents manually designed post-processing techniques and surpasses state-of-the-art methods, achieving 49.3% AP on MHPv2.0 and 60.4% AP on CIHP. We will release our source code, pretrained models, and online demos to facilitate future studies.