论文： 《AIParsing: Anchor-Free Instance-Level Human Parsing》
github： https://github.com/31sy/AIParsing

解决问题

目前SOTA实例级人体解析模型使用二阶段基于anchor的检测器，需要设计anchor box，同时缺少像素级分析；为解决这两个问题，作者设计AIParsing包括两部分：anchor-free检测头、边缘引导解析头。
解决问题：
1、基于anchor的检测器对于超参比较敏感；
2、当前全卷积网络不足以预测精细化分割；

算法

人体解析

实例级人体解析可以分为三类：
1、bottom-up
首先预测全部人体解析结果，将解析结果关联不同人体；
2、two-stage top-down
首先检测人体框，依据人体框进行人体解析；需要两个模型；
3、one-stage top-down
与two stage区别在于是否使用end-to-end 方式，过程同样为先检测人体框、后进行人体解析，但仅使用一个模型；

AIParsing

AIParsing如图3，包括三部分：FPN、实例人体检测头、边缘引导人体实例解析头

FPN

与原始FPN相比，增加P7层，去掉P2层，可用于处理大目标，作者统计CIHP、MHP2.0数据集发现74%、86%目标尺寸大于该图片尺寸10%；

检测头

为减少anchor设计超参，作者使用anchor free检测器 FCOS

边缘引导解析头

损失函数包括检测头损失，预测头损失，精细化头损失
检测头损失如式2所示，

图3中人体部件上下文编码提供丰富上下文信息，有利于区分人体部件；
预测头包括预测部件分割及部件边缘轮廓；如式3、4


精细化头包括两部分：rescoring子网络估计mIoU得分，如图3；预测分割结果与gt计算mIoU损失；如式5

实验

SOTA实验
CIHP数据集实验结果如表1所示，

MHP v2.0数据集实验结果如表2所示，

VIP数据集实验结果如表3所示，

二阶段CIHP在mIoU上达到SOTA，但在AP性能表现不佳，CIHP对实例难区分，可能由于二阶段未利用检测器信息；

消融实验结果如表6所示

推理耗时情况如表9，其中AIParsing-light表示backbone及head卷积层channel减半；

失败案例如图7，一些高度重叠人体、距离近的人体以及与背景接近的人体实例区域；

结论

本文提出的AIParsing，融合anchor-free检测头以及边缘引导解析头，在实例级评估指标下达到SOTA性能；