論文の概要: OASIC: Occlusion-Agnostic and Severity-Informed Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04012v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 08:02:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.872727
• Title: OASIC: Occlusion-Agnostic and Severity-Informed Classification
• Title（参考訳）: OASIC: Occlusion-Agnostic and Severity-Informed Classification
• Abstract要約: 2つの根本原因は,(1)可視情報の喪失,(2)隠蔽者による注意パターンである。 我々は OASIC: Occlusion Agnostic Severity Informed Classification と呼ばれる重度インフォームド分類モデルを用いている。 実験の結果、グレーのマスクと適応モデルの選択を組み合わせることで、隠蔽画像の標準トレーニングで$textAUC_textocc$ +18.5、隠蔽画像の微調整で+23.7が改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.326765644350503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Severe occlusions of objects pose a major challenge for computer vision. We show that two root causes are (1) the loss of visible information and (2) the distracting patterns caused by the occluders. Our approach addresses both causes at the same time. First, the distracting patterns are removed at test-time, via masking of the occluding patterns. This masking is independent of the type of occlusion, by handling the occlusion through the lens of visual anomalies w.r.t. the object of interest. Second, to deal with less visual details, we follow standard practice by masking random parts of the object during training, for various degrees of occlusions. We discover that (a) it is possible to estimate the degree of the occlusion (i.e. severity) at test-time, and (b) that a model optimized for a specific degree of occlusion also performs best on a similar degree during test-time. Combining these two insights brings us to a severity-informed classification model called OASIC: Occlusion Agnostic Severity Informed Classification. We estimate the severity of occlusion for a test image, mask the occluder, and select the model that is optimized for the degree of occlusion. This strategy performs better than any single model optimized for any smaller or broader range of occlusion severities. Experiments show that combining gray masking with adaptive model selection improves $\text{AUC}_\text{occ}$ by +18.5 over standard training on occluded images and +23.7 over finetuning on unoccluded images.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの過剰な隠蔽は、コンピュータビジョンにとって大きな課題となる。 2つの根本原因は,(1)可視情報の喪失,(2)隠蔽者による注意パターンである。 私たちのアプローチは、両方の原因を同時に解決します。 第一に、注意パターンは、排他パターンのマスキングを通じて、テスト時に除去される。 このマスキングは、興味の対象である視覚異常のレンズを通して閉塞を処理することにより、閉塞の種類とは独立である。 第二に、視覚的詳細の少ないものに対処するために、訓練中に物体のランダムな部分を隠蔽して、様々な種類の閉塞を隠蔽する標準的な慣行に従う。 私たちはそれを発見します (a)テスト時の閉塞度(重度)を推定することができ、 b) 特定の閉塞度に最適化されたモデルも、テスト時間中に同様の程度に最適化される。 これら2つの洞察を組み合わせることで、OASIC: Occlusion Agnostic Severity Informed Classificationと呼ばれる重度インフォームド分類モデルが実現します。 テスト画像のオクルージョンの重症度を推定し、オクルーダーをマスクし、オクルージョンの度合いに最適化されたモデルを選択する。 この戦略は、より小さな、あるいはより広いオクルージョンの深刻度に最適化されたどのモデルよりも優れている。 実験の結果、グレーマスクと適応モデル選択を組み合わせることで、隠蔽画像の標準トレーニングに$\text{AUC}_\text{occ}$+18.5、隠蔽画像の微調整に+23.7が改良されることが示された。

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