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摘要
人体解析是语义分割的一种，属于非常有挑战性的密集预测任务，其目标是对人体各部位及服饰等进行象素级别的分类。目前的人体解析算法通常会使用边缘检测作为辅助任务来提升人体解析性能。但是现有的方法中对于边缘特征的提取和利用能力较差，限制了其辅助监督能力。因此，基于注意力机制设计了多尺度边缘特征解码器以及边缘指导融合模块来分别提升边缘特征的提取和利用能力。此外将所提出的方法应用于Transformer骨干网络，提供了一个人体解析新基线。最后，在Pascal-person-part和LIP数据集上进行了充分实验，证明了该方法的有效性并达到了先进水平。
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