# Augmented Context Embedding with Edge Perceiving(ACE2P)


- 类别:  图像-语义分割
- 网络:  ACE2P
- 数据集:  LIP

## 模型概述
人体解析(Human Parsing)是细粒度的语义分割任务，旨在识别像素级别的人类图像的组成部分（例如，身体部位和服装）。ACE2P通过融合底层特征、全局上下文信息和边缘细节，
端到端训练学习人体解析任务。以ACE2P单人人体解析网络为基础的解决方案在CVPR2019第三届LIP挑战赛中赢得了全部三个人体解析任务的第一名

## 模型框架图
![](imgs/net.jpg)

## 模型细节
ACE2P模型包含三个分支:
* 语义分割分支
* 边缘检测分支
* 融合分支

语义分割分支采用resnet101作为backbone,通过Pyramid Scene Parsing Network融合上下文信息以获得更加精确的特征表征

边缘检测分支采用backbone的中间层特征作为输入，预测二值边缘信息

融合分支将语义分割分支以及边缘检测分支的特征进行融合，以获得边缘细节更加准确的分割图像。

分割问题一般采用mIoU作为评价指标，特别引入了IoU loss结合cross-entropy loss以针对性优化这一指标

测试阶段，采用多尺度以及水平翻转的结果进行融合生成最终预测结果

训练阶段，采用余弦退火的学习率策略， 并且在学习初始阶段采用线性warm up

数据预处理方面，保持图片比例并进行随机缩放，随机旋转，水平翻转作为数据增强策略

## LIP指标

该模型在测试尺度为'377,377,473,473,567,567'且水平翻转的情况下，meanIoU为62.63

多模型ensemble后meanIoU为65.18, 居LIP Single-Person Human Parsing Track榜单第一


## 模型预测效果展示

![](imgs/result.jpg)

## 引用

**论文** 

*Devil in the Details: Towards Accurate Single and Multiple Human Parsing* https://arxiv.org/abs/1809.05996

**代码**

https://github.com/Microsoft/human-pose-estimation.pytorch 

https://github.com/liutinglt/CE2P