Self-Correction-Human-Parsing

收录理由

人体解析任务要把图像中每个人的每个像素都归到头发、脸、衣服或具体肢体部位，这个项目直接给出了可用的现成模型。它附带了三个数据集（LIP、ATR、Pascal-Person-Part）上训练好的权重，各自的标签体系不同，你可以按自己业务场景选最合适的那套。ATR偏向时尚领域，LIP则覆盖更复杂的真实街拍场景。代码里还支持扩展到多人解析和视频解析，如果图片里不止一个人，或者需要跨帧保持标签一致，会很有帮助。由于模型本身以单人解析为主，并带有自我修正机制，从单张人物图开始上手最省事，之后再按需扩展即可。