将人体语义分割与姿态估计联合学习，通过端到端可微的关节组装替代传统后处理，实现更高效、更准确的人体部位解析。
Zhou, Tianfei · Yang, Yi · 王文冠
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2023
将像素分组转化为多人关节组装问题，并通过可微匹配算法求解，从而端到端可训练，避免了传统方法中复杂的后处理步骤。
在三个实例级人体解析数据集上，该方法以更高效的推理超越了大多数现有解析器。
学习一个稠密到稀疏的投影场，在网络特征金字塔上逐步优化，显式地将稠密人体语义与稀疏关键点关联起来，从而更好地利用多粒度结构信息。