論文の概要: Occlusion-Aware Seamless Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02182v3
• Date: Wed, 20 Nov 2024 11:52:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:09:27.287189
• Title: Occlusion-Aware Seamless Segmentation
• Title（参考訳）: 閉塞型シームレスセグメンテーション
• Authors: Yihong Cao, Jiaming Zhang, Hao Shi, Kunyu Peng, Yuhongxuan Zhang, Hui Zhang, Rainer Stiefelhagen, Kailun Yang,
• Abstract要約: これら3つの課題に同時に取り組む新しいタスク,Occlusion-Aware Seamless (OASS)を導入する。 ベンチマークのために、Blending Panoramic Amodal Seamlessのための新しい人間アノテーション付きデータセットを構築した。 BlendPASSデータセットの最先端性能を達成し、26.58%、mIoU43.66%という驚くべきmAPQに達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.75932764694952
• License:
• Abstract: Panoramic images can broaden the Field of View (FoV), occlusion-aware prediction can deepen the understanding of the scene, and domain adaptation can transfer across viewing domains. In this work, we introduce a novel task, Occlusion-Aware Seamless Segmentation (OASS), which simultaneously tackles all these three challenges. For benchmarking OASS, we establish a new human-annotated dataset for Blending Panoramic Amodal Seamless Segmentation, i.e., BlendPASS. Besides, we propose the first solution UnmaskFormer, aiming at unmasking the narrow FoV, occlusions, and domain gaps all at once. Specifically, UnmaskFormer includes the crucial designs of Unmasking Attention (UA) and Amodal-oriented Mix (AoMix). Our method achieves state-of-the-art performance on the BlendPASS dataset, reaching a remarkable mAPQ of 26.58% and mIoU of 43.66%. On public panoramic semantic segmentation datasets, i.e., SynPASS and DensePASS, our method outperforms previous methods and obtains 45.34% and 48.08% in mIoU, respectively. The fresh BlendPASS dataset and our source code are available at https://github.com/yihong-97/OASS.
• Abstract（参考訳）: パノラマ画像は視野(FoV)を広げ、オクルージョンを意識した予測はシーンの理解を深め、ドメイン適応は視野領域をまたいで転送することができる。 本稿では,OASS(Occlusion-Aware Seamless Segmentation)という新たな課題を紹介し,これら3つの課題に同時に取り組む。 OASSをベンチマークするために、Blending Panoramic Amodal Seamless Segmentation(BlendPASS)のための新しい人間アノテーションデータセットを構築した。 さらに,狭いFoV,オクルージョン,ドメインギャップを一度に解き放つことを目的とした,UnmaskFormerを提案する。 具体的には、UnmaskFormerには、Unmasking Attention (UA) と Amodal-oriented Mix (AoMix) の重要な設計が含まれている。 BlendPASSデータセットの最先端性能を達成し、26.58%、mIoU43.66%という驚くべきmAPQに達した。 公共パノラマセマンティックセマンティックセグメンテーションデータセット、すなわちSynPASSとDensePASSでは、従来の手法よりも優れ、mIoUでそれぞれ45.34%と48.08%を得る。 新しいBlendPASSデータセットとソースコードはhttps://github.com/yihong-97/OASS.comで入手できる。

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