Research on Pedestrian Attribute Recognition Based on Semantic Segmentation in Natural Scene

动机： 以往的研究主要使用传统的机器学习方法和神经网络来识别行人属性，主要判断自然场景中行人属性的存在性。但是，仅仅判断属性是否存在是不够的，获取属性的位置通常会提供更多的信息。例如，行人的位置信息有助于提高行人重新识别的能力。我们知道，人类将属性的位置作为辅助信息来判断两个行人是否为同一个人。另一方面，如果获得了属性的位置，我们可以对一些已知位置信息的属性进行进一步的研究，比如分析包包的品牌，鞋

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