行人属性“Human Attribute Recognition by Deep Hierarchical Contexts”

还是使用poselet检测到的part与行人整体结合，提取深度特征进行行人属性识别。此外，使用human-centric和scene-centric的上下文信息提升性能。human-centric上下文使用cnn特征最近邻计算其他行人part的相似度，捕获行人相互关系。场景上下文信息，使用全局场景分类得分对human-centric的预测结果进行重新打分。 思路来源：如下图所示，由于遮挡和低图像质

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