行人屬性「Generative Adversarial Models for People Attribute Recognition in Surveillance」

對於監控場景下的行人，圖片一般不清晰或被其他行人物體遮擋，可以進行圖像清晰化、去遮擋操作，提升屬性識別準確率。 相關工作 整個人體進行屬性的識別：ACN，DeepMAR；part-based models，R*CNN；MLCNN。 方法描述 1. 幾種方法對比 baseline方法：基於ResNet的行人屬性分類。 兩個生成對抗模型：重建被遮擋的人體部位，提高圖像分辨率。 2. 網絡描述 屬性預測

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