従来のhuman parsingはデータセットによってクラスの種類や粒度が異なっており、ユニバーサルなモデルを作ることが困難だった。この問題に対処するために、クラスをノードとするグラフ(異なるデータセット間のクラスの階層関係をエッジ)を考えて、GNNと転移学習による解決を試みる。 GCNによるintra-graphで各クラスの埋め込みを得て、inter-graphの転移をする。