#246
summarized by : Hiroaki Aizawa
Self-Supervised Scene De-Occlusion

どんな論文か?

部分的に遮蔽された複数の物体を含む画像理解のために,物体の配置順と遮蔽された不可視領域を含む完全なシーンを復元することを目的とした研究(scene de-occulusion).画像とそのinstance maskのみを入力として,物体の配置順,amodal instance maskを復元することをsel-supervisedに学習するPartial Completion Networkを提案.
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新規性

シーン理解のための既存研究は,可視領域を分割するだけであり,結果として不完全で非構造的なシーン表現となるが,この手法は不可視領域を含むシーン理解を行う.amodal segmentationのための既存研究は,supervisionを必要とするが,この手法はself-supervisedに学習可能.

結果

ordering recovery, amodal completion, amodal instance segmentation, scene manipulationの4タスクで評価.supervisedなアプローチと匹敵する性能を達成.

その他(なぜ通ったか?等)