行人属性“Improving Facial Attribute Prediction using Semantic Segmentation”

论文使用语义分割的结果提升人脸属性预测的性能，主要思路来自许多人脸属性描述的是局部特性。通过语义分割挖掘局部线索，指导属性预测时关注该属性来自的区域。使用bbox描述不同区域的边界是常用的方法，但人脸的不同bbox无法准确描述，因此论文使用像素级的语义分割结果。 属性预测一般方法，图像输入到cnn，得到特征图，聚合输入到分类器。但全局池化与空间无关，通过语义分割将图像分割为不同的区域，论文学习哪部

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