基于數據驅動的半監督皮膚檢測方法，用于實現人體圖像的魯棒皮膚檢測。

先前的方法是嘗試在不同的色彩空間建模皮膚顏色，并且訓練皮膚分類器。但是這個方法依賴皮膚顏色的分布，而且沒有語義信息，所以性能不佳。

改進辦法，通過身體檢測為向導來提升皮膚檢測的性能，如果一個身體掩模mask可用，那么對于皮膚檢測有兩個好處：
好處一：為皮膚檢測器提供一個先驗信息，其中皮膚的較高頻率是固定的
好處二：檢測到一個皮膚掩模之后，可以過濾掉背景中的假陽性像素

把皮膚掩模作為向導，身體檢測器還可以獲得其他信息，為了實現互向導，設計雙任務神經網絡，同時檢測皮膚和身體。

整個網絡包含一個共享的編碼器，但是皮膚檢測和身體檢測各有一個解碼器，一個解碼器的輸出作為另一個解碼器的輸入，形成一個閉環。

這兩個檢測器共享的編碼器，將從輸入圖像中提取共同的特征圖。

用基于雙任務的全卷積神經網絡實現，輸入是單一的RGB圖像，輸出是皮膚和身體各自的概率圖。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于互向导的半监督皮肤检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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