CNN-based Human Parsing Technique Using Pyramid Pooling

Pyramid pooling을 이용한 CNN 기반의 Human Parsing 기법

최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 분류 및 영상 내 객체 검출뿐만 아니라 CNN 기반의 segmentation 기술도 개발되어 다른 요소까지 포함한 직사각형 영역의 검출 영역이 아닌 경계까지 고려한 분리가 가능하게 되었다. 더불어 사람 영역을 신체부위나 의류 부분과 같은 세부 영역으로 나누어 분리하는 human parsing 기술까지 연구되고 있다. Human parsing은 의류스타일 분석 및 검색, 사람의 행동 인식 및 추적과 같은 분야에도 응용될 수 있다. 본 논문에서는 Spatial pyramid pooling layer를 이용하여 영상 전체에 대한 공간적 분포 및 특성 정보를 고려한 human parsing 기법을 제안한다. Look into person(LIP) dataset을 이용하여 기존의 다른 segmentation 및 human parsing 기법과 제안하는 기법을 비교하여 제안하는 기법의 human parsing 결과가 보다 정교한 분리가 가능한 것을 확인하였다.