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本发明提出了一种基于多任务学习的人体附属物识别方法，使用可以结合目标检测与属性分类的训练以及检测方式，在训练阶段中，通过多任务学习的方式能够使得网络可以提取到附属物和人体属性等多种层次的特征。在检测阶段中，通过多种微调方法的组合，通过实验表...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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