野生環境における多人物解析

人間解析はますます研究の注目を集めています。本研究では、実世界における複数人の人間解析（multi-human parsing）という問題を導入することで、人間解析のフロンティアをさらに押し広げることを目指しています。既存の人間解析に関する研究は主に単一人物のシナリオに焦点を当てており、これは実際のアプリケーションで複数人が同時に存在し、相互作用や遮蔽が発生する状況から逸脱しています。複数人の人間解析問題に対処するために、新しい複数人間解析データセット（MHP dataset）と、MH-Parserと名付けられた革新的な複数人間解析モデルを紹介します。MHPデータセットには、実世界のシーンで捉えられた複数の人物が含まれており、インスタンス認識設定においてピクセルレベルの詳細な意味論的アノテーションが付与されています。MH-Parserは、新しいGraph-GANモデルの支援のもと、ボトムアップ方式で全体的なパーシングマップと人物インスタンスマスクを同時に生成します。我々はMHPデータセットが新たな複数人間解析モデルを開発するための貴重なデータリソースとなり、MH-Parserが実世界での複数人間解析に関する今後の研究を推進する強力なベースラインとなることを期待しています。