論文の概要: BLADE: Box-Level Supervised Amodal Segmentation through Directed Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01642v3
• Date: Sun, 25 Feb 2024 09:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 00:22:24.891289
• Title: BLADE: Box-Level Supervised Amodal Segmentation through Directed Expansion
• Title（参考訳）: BLADE: ディレクテッド拡張によるボックスレベル監視アモーダルセグメンテーション
• Authors: Zhaochen Liu, Zhixuan Li, Tingting Jiang
• Abstract要約: Boxレベルの教師付きアモーダルセグメンテーションは、この課題に対処する。 可視マスクから対応するアモーダルマスクへの指向性拡張アプローチを導入することで,新しい解を提案する。 このアプローチでは、オーバーラップする領域 – 異なるインスタンスが交わる領域 – に基づいた、ハイブリッドなエンドツーエンドネットワークが関係しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.57956193654977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Perceiving the complete shape of occluded objects is essential for human and machine intelligence. While the amodal segmentation task is to predict the complete mask of partially occluded objects, it is time-consuming and labor-intensive to annotate the pixel-level ground truth amodal masks. Box-level supervised amodal segmentation addresses this challenge by relying solely on ground truth bounding boxes and instance classes as supervision, thereby alleviating the need for exhaustive pixel-level annotations. Nevertheless, current box-level methodologies encounter limitations in generating low-resolution masks and imprecise boundaries, failing to meet the demands of practical real-world applications. We present a novel solution to tackle this problem by introducing a directed expansion approach from visible masks to corresponding amodal masks. Our approach involves a hybrid end-to-end network based on the overlapping region - the area where different instances intersect. Diverse segmentation strategies are applied for overlapping regions and non-overlapping regions according to distinct characteristics. To guide the expansion of visible masks, we introduce an elaborately-designed connectivity loss for overlapping regions, which leverages correlations with visible masks and facilitates accurate amodal segmentation. Experiments are conducted on several challenging datasets and the results show that our proposed method can outperform existing state-of-the-art methods with large margins.
• Abstract（参考訳）: 隠された物体の完全な形状を認識することは、人間と機械の知性にとって不可欠である。 アモーダルセグメンテーションタスクは、部分的に遮蔽されたオブジェクトの完全なマスクを予測することであるが、ピクセルレベルの基底真理アモーダルマスクに注釈をつけるのに時間と労力がかかる。 box-level supervised amodal segmentationはこの課題に対処し、基底真理バウンディングボックスとインスタンスクラスのみを監督として依存することで、徹底したピクセルレベルのアノテーションの必要性を軽減する。 しかしながら、現在のボックスレベルの方法論は、低解像度マスクと不正確な境界を生成する際の限界に直面する。 本稿では,目に見えるマスクから対応するアモーダルマスクへの拡張アプローチを導入することで,この問題に対処する新しいソリューションを提案する。 重なり合う領域 - 異なるインスタンスが交わる領域 - に基づいて、ハイブリッドなエンドツーエンドネットワークを構築する。 重なり合う領域と非重なり合う領域には, 異なる特徴により, 多様なセグメンテーション戦略を適用する。 可視マスクの拡張を導くために,重なり領域の接続損失を精巧に設計し,可視マスクとの相関を活用し,正確なアモーダルセグメンテーションを容易にする。 提案手法は,いくつかの難解なデータセット上で実験を行い,提案手法が既存の最先端手法を高いマージンで上回ることができることを示した。

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