論文の概要: Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16825v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 15:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 13:54:50.522046
• Title: Coarse-to-Fine Amodal Segmentation with Shape Prior
• Title（参考訳）: 形状に先立つ粗大なアモーダルセグメンテーション
• Authors: Jianxiong Gao, Xuelin Qian, Yikai Wang, Tianjun Xiao, Tong He, Zheng Zhang and Yanwei Fu
• Abstract要約: アモーダルオブジェクトセグメンテーション(Amodal object segmentation)は、オブジェクトの可視部分と隠蔽部分の両方をセグメンテーションする、難しいタスクである。 本稿では、アモーダルセグメンテーションを段階的にモデル化することで、この問題に対処する、Coarse-to-Fine: C2F-Segという新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.38348188589834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Amodal object segmentation is a challenging task that involves segmenting both visible and occluded parts of an object. In this paper, we propose a novel approach, called Coarse-to-Fine Segmentation (C2F-Seg), that addresses this problem by progressively modeling the amodal segmentation. C2F-Seg initially reduces the learning space from the pixel-level image space to the vector-quantized latent space. This enables us to better handle long-range dependencies and learn a coarse-grained amodal segment from visual features and visible segments. However, this latent space lacks detailed information about the object, which makes it difficult to provide a precise segmentation directly. To address this issue, we propose a convolution refine module to inject fine-grained information and provide a more precise amodal object segmentation based on visual features and coarse-predicted segmentation. To help the studies of amodal object segmentation, we create a synthetic amodal dataset, named as MOViD-Amodal (MOViD-A), which can be used for both image and video amodal object segmentation. We extensively evaluate our model on two benchmark datasets: KINS and COCO-A. Our empirical results demonstrate the superiority of C2F-Seg. Moreover, we exhibit the potential of our approach for video amodal object segmentation tasks on FISHBOWL and our proposed MOViD-A. Project page at: http://jianxgao.github.io/C2F-Seg.
• Abstract（参考訳）: アモーダルオブジェクトのセグメンテーションは、オブジェクトの可視部分と遮蔽部分の両方をセグメンテーションする難しいタスクである。 本稿では,アモーダルセグメンテーション(C2F-Seg)を段階的にモデル化することで,この問題に対処する新しい手法を提案する。 C2F-Segは最初、学習空間をピクセルレベルの画像空間からベクトル量子化された潜在空間に還元する。 これにより、長い範囲の依存関係をよりうまく処理し、視覚的特徴や目に見えるセグメントから粗い粒度のアモーダルセグメントを学習できます。 しかし、この潜伏空間にはオブジェクトに関する詳細な情報がないため、正確なセグメンテーションを直接提供することは困難である。 この問題に対処するために、細粒度情報を注入する畳み込み精細モジュールを提案し、視覚特徴と粗い予測セグメンテーションに基づくより正確なアモーダルオブジェクトセグメンテーションを提供する。 アモーダルオブジェクトのセグメンテーションの研究を支援するために、movid-amodal(movid-a)という合成アモーダルデータセットを作成し、画像とビデオアモーダルオブジェクトセグメンテーションの両方に使用することができる。 このモデルをkinsとcoco-aという2つのベンチマークデータセットで広範囲に評価しました。 実験結果はc2f-segの優位を示す。 さらに,魚介類におけるビデオアモーダルオブジェクトセグメンテーションタスクと提案するmovid-aに対するアプローチの可能性を示す。 プロジェクトページ: http://jianxgao.github.io/c2f-seg。

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