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第48卷第2期北京交通大学学报Vol.48No.2
2024年4月JOURNALOFBEIJINGJIAOTONGUNIVERSITYApr.2024
文章编号：1673-0291（2024）02-0068-08DOI：10.11860/j.issn.1673-0291
人体图像精细化解析方法在语义边缘的
性能评测与分析
宫琪琦，赵耀
（北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，100044）
摘要：人体图像精细化解析旨在为输入的人体图像进行像素级分类，属于细粒度的图像语义分割
任务，由于具有广阔的应用场景，在近10年受到了研究者的关注，相关技术得以迅速发展.本文重
点研究现有人体图像解析精细化模型对人体图像语义边缘的预测性能.首先，总结现有人体图像
数据集，对比数据集在规模和标注类别方面的差异；其次，根据模型原理性差异，从通用图像语义分
割、辅助信息引导、高分辨率特征增益和标签降噪4个方面对现有人体解析方法进行梳理和分类；
再次，针对现有评估指标对于语义边缘区域预测能力敏感度不足的问题，构建新的评估指标，即平
均边缘交并比（meanBoundaryIntersectionoverUnion，mBIoU），并用于对现有模型的评估，从数值
上对比各方法的性能差异；最后，展望了人体解析未来的发展方向.研究结果表明：平均边缘交并
比相较于现有指标能够更好地区分模型在语义边缘区域预测性能的差异，对人体图像精细化解析
模型解决人体解析任务特有挑战的能力具有良好的评估作用，有利于未来算法的开发与性能评估.
关键词计算机视觉；图像语义分割；人体图像精细化解析；语义边缘区域性能
：
中图分类号TP391文献标志码A
：：
Evaluationandanalysisofaccuratehumanbodyimageparsing
methodsinsemanticboundaryregions
GONGQiqi,ZHAOYao
（SchoolofComputerandInformationTechnology,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044，China）
Abstract:Accuratehumanbodyimageparsingisafine-grainedimagesegmentationtaskaimedat
pixel-levelclassificationofhumanbodyimages.Duetoitswiderangeofapplications,accuratehuman
bodyimageparsinghasgarneredsignificantattentionfromresearchersinthepastdecade,leadingto
rapidadvancementsinrelatedtechnologies.Thispaperfocusesonevaluatingthepredictive
performanceofexistinghumanbodyimageparsing
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