Pedestrian Attribute Recognition via Hierarchical Multi-task Learning and Relationship Attention

動機： 在屬性定位中增加像素級的監督，從而改進特徵學習；局部屬性和全局屬性存在空間差異； 不同屬性之間存在語義關係。 貢獻： (1)提出了一種端到端的深度多任務學習方法，將語義分割與特徵學習中的細粒度像素級屬性定位相結合。 (2)提出了一種兩階段學習策略，通過在單個模型中逐級分離粗屬性定位和細屬性識別來增強特徵學習。 (3)提出了一個屬性關係注意模塊來捕捉不同屬性之間的關係，進一步增強了該特徵以更

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