人体分割模型ACE2P与M2FP，解析人脸人体各部件属性，语义化分析在做某任务的时候，需要对人物图片进行预处理。 预处理的要求就是要将图片中的人物各部件分割出来，标识为各种不同颜色，比如脸部为蓝色，脖颈部位绿色，其他地方为红色 最初任务使用的PaddleSeg中基于CelebAMask-HQ数据集的BiSeNet-v2和PP_LiteSeg模型，以及同样基于该数据集的BiSeNet模型，效果呢，人脸部分分割得确实还可以，但是遇到复杂的头发、头饰、服装的时候，效果就一言难尽了。 基于此情况，又调研了ACE2P和M2FP，分别是大厂百度和阿里的，其分割效果还是很好，基本满足我