非模态实例分割,试图复制这种非凡的人类能力,通过检测和定位图像中的物体并预测其完整形状(包括可见部分和遮挡部分)(如图所示)。 解决非模态实例分割的一个有效方法是将任务分为两个主要部分:物体检测和掩码分割。近年来,物体检测取得了重大进展,RTMDet [16] 和 ConvNeXt-V2 [28] 等最先进的模型取得令人印象深刻的性能。然而
一般情况下,真实物体的轮廓和被遮挡边界是没有区别,因此对高度被遮挡物体进行实例分割是非常具有挑战性的。 在本次研究中,不同于以往的两阶段实例分割方法,作者将 image formation(影像形成)建模为两个重叠层的组成,并提出双层卷积网络(BCNet),其中顶部的GCN 层检测遮挡物体(遮挡者),底部的 GCN 层推断部分遮挡的实...
对这些“部分遮挡”的物体进行准确分割,是更具挑战的任务,也称为非显式实例分割(amodal instance segmentation)『如何让 SAM 看懂 “看不见” 的区域,SAMEO 给出了答案。』https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1MzY0MDI2NA==&mid=2247508280&idx=1&sn=06f2a0d66c52fb74dcc9a95da25b53e3&chksm=fa...
非模态分割(Amodal Segmentation)旨在补全物体被遮挡的部分,即给出物体可见部分和不可见部分的形状掩码。这个任务可以使得诸多下游任务受益:物体识别、目标检测、实例分割、图像编辑、三维重建、视频物体分割、物体间支撑关系推理、机器人的操纵和导航,因为在这些任务中知道被遮挡物体完整的形状会有所帮助。 然而,如何去评估...
在密集杂乱环境中的目标导向抓取是机器人领域的一项重要任务,需要一种适应性策略来处理复杂环境。传统方法通常基于部分可见的遮挡目标mask来生成动作,但由于不同场景中对遮挡部分的不确定性,常常难以生成最佳动作序列。为此,我们提出了OPG-Policy,一种基于amodal segme
北京时间11月30日(周三)20:00,亚马逊云科技上海人工智能研究院资深应用科学家——肖天骏的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播! 他与大家分享的主题是: “基于视频的自监督物体遮挡补全分割”,届时将详细讲解论文的母课题以物体为中心的学习,其研究目标,基本方法和应用。Talk...
物体遮挡补全分割(或称Amodal物体分割)是人类视觉感知的重要能力,该任务在自动辅助驾驶,机器人操作等领域都有重要应用。相比于基于图像学习类别先验的方法,我们提出用视频进行自监督学习时空先验的方法取得了更好的分割效果,同时能够更好地泛化到训练时没有见过的类别。此外,本次talk我们还将介绍本篇论文的母课题以物体...
物体遮挡补全分割(或称Amodal物体分割)是人类视觉感知的重要能力,该任务在自动辅助驾驶,机器人操作等领域都有重要应用。相比于基于图像学习类别先验的方法,我们提出用视频进行自监督学习时空先验的方法取得了更好的分割效果,同时能够更好地泛化到训练时没有见过的类别。此外,本次talk我们还将介绍本篇论文的母课题以物体...
如下图，同一个物体标签名字要相同，GroupID要不同，表示同一个label下的不同分组@半秒记忆说反了吧...
同一个物体标签名字要相同，GroupID要不同，表示同一个label下的不同分组 @半秒记忆说反了吧 ...