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內容簡介： 人体视觉理解技术是计算机视觉领域的重要组成部分，由于人类往往作为图片、视频等多媒体产物的核心研究对象，因此对图片或视频中的人体进行分析和理解是非常有必要的。人体视觉理解是基于计算机视觉技术的一系列人体相关任务的综合，通过对于多个维度人体信息的分析，能够更好的促进对于图像、视频中与人相关内容的理解。现有的人体视觉理解解决方案主要基于单数据源多任务学习或者多个单任务学习组合的方法。但是单一数据源多任务标注的难度较大、成本较高，而多个单任务组合的方法效率较低、忽视了任务之间的相关性。因此，为了高效且精准地解决人体视觉理解问题，往往需要多个数据源来共同完成多种任务的学习。 本书基于多数据源多任务学习的思想，提出了一种面向人体视觉理解的方法：混合监督学习（Mix-Supervised Learning， MSL）。混合监督学习是一种共享主干的多任务学习架构，它采用区域卷积网络作为基础，其中不同的任务可以共享同一主干网络，并且可以并行处理用于特定任务的网络分支。在本书中，使用混合监督学习在五个不同的数据集上训练人体视觉理解模型，可以同时执行人体检测、人体实例分割、人体解析、人体姿态估计、密集姿态估计以及实例级人体部位检测六个人体视觉理解子任务 關於作者： 杨录，北京邮电大学智能工程与自动化学院特聘副研究员，北京邮电大学博士、博士后，中国人工智能学会机器学习专业委员会委员。从事计算机视觉与生成式人工智能等研究与应用工作，在机器学习模型设计、人体视觉理解、生成式人工智能等方面取得了一系列的研究成果。共发表论文40余篇，Google Scholar引用2000余次，H-index为16，其中以第一作者发表SCI论文十余篇、CCF-A论文7篇。主持多项国家级、省部级项目，包括GF科技创新特区重点项目、国家自然科学基金青年项目、博士后科学基金面上项目、工信部高质量创新工程课题等。获得过6项国际机器学习和计算机视觉顶级竞赛冠军，以及北京邮电大学优秀博士学位论文。

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