論文の概要: Occlusion-Aware Instance Segmentation via BiLayer Network Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04438v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 21:39:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 12:39:33.861815
• Title: Occlusion-Aware Instance Segmentation via BiLayer Network Architectures
• Title（参考訳）: BiLayerネットワークアーキテクチャによるOcclusion-Aware Instance Segmentation
• Authors: Lei Ke, Yu-Wing Tai and Chi-Keung Tang
• Abstract要約: 本稿では,2層畳み込みネットワーク(BCNet)を提案する。このネットワークでは,トップ層がオブジェクト(オブオーバ)を検出し,ボトム層が部分的にオブオーバドされたインスタンス(オブオーバド)を推測する。 一般的な畳み込みネットワーク設計,すなわちFCN(Fully Convolutional Network)とGCN(Graph Convolutional Network)を用いた2層構造の有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.45922226843435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Segmenting highly-overlapping image objects is challenging, because there is typically no distinction between real object contours and occlusion boundaries on images. Unlike previous instance segmentation methods, we model image formation as a composition of two overlapping layers, and propose Bilayer Convolutional Network (BCNet), where the top layer detects occluding objects (occluders) and the bottom layer infers partially occluded instances (occludees). The explicit modeling of occlusion relationship with bilayer structure naturally decouples the boundaries of both the occluding and occluded instances, and considers the interaction between them during mask regression. We investigate the efficacy of bilayer structure using two popular convolutional network designs, namely, Fully Convolutional Network (FCN) and Graph Convolutional Network (GCN). Further, we formulate bilayer decoupling using the vision transformer (ViT), by representing instances in the image as separate learnable occluder and occludee queries. Large and consistent improvements using one/two-stage and query-based object detectors with various backbones and network layer choices validate the generalization ability of bilayer decoupling, as shown by extensive experiments on image instance segmentation benchmarks (COCO, KINS, COCOA) and video instance segmentation benchmarks (YTVIS, OVIS, BDD100K MOTS), especially for heavy occlusion cases. Code and data are available at https://github.com/lkeab/BCNet.
• Abstract（参考訳）: 画像上の実際の物体輪郭と咬合境界との間には区別がないため、重なり合う画像オブジェクトのセグメンテーションは困難である。 従来のインスタンス分割法と異なり,画像形成を重なり合う2つの層からなる構成としてモデル化し,上層がoccluding object (occluders) を検出し,下層が部分的にoccluded instance (occludees) を推定するbilayer convolutional network (bcnet)を提案する。 二重層構造との咬合関係の明示的なモデリングは、隠蔽と隠蔽の双方の境界を自然に分離し、マスク回帰中の相互作用を考察する。 本稿では,2つの一般的な畳み込みネットワーク設計,すなわちFCN(Fully Convolutional Network)とGCN(Graph Convolutional Network)を用いた2層構造の有効性について検討する。 さらに,視覚トランスフォーマ(vit)を用いて,画像中のインスタンスを分離学習可能なオクルーダとoccludeeクエリとして表現することにより,二層デカップリングを定式化する。 画像インスタンスセグメンテーションベンチマーク (COCO, KINS, COCOA) とビデオインスタンスセグメンテーションベンチマーク (YTVIS, OVIS, BDD100K MOTS) の広範な実験で示されているように, 様々なバックボーンとネットワーク層を選択する1段階および2段階のオブジェクト検出器による大規模かつ一貫した改善は, 二重層デカップリングの一般化能力を検証する。 コードとデータはhttps://github.com/lkeab/bcnetで入手できる。

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