- 博客(3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation with Overlapping BiLayers
I 问题：现有方法很难分割重叠的物体，分不清哪个是真正的物体轮廓，哪个是被挡住的边界。II 方法：提出了一个叫“双层卷积网络(BCNet)”的新模型。把图像看成是上下两层：上层是挡在前面的物体，下层是被挡住的物体。用两个网络分别处理这两层。III 优势：这种结构能清楚地分开前面物体和被挡物体的边界。让两层在预测时能互相参考。IV 效果：在各种主流检测模型和数据集(COCO, KINS)上都做了实验。方法简单，但效果很好，特别擅长处理严重重叠的情况。
2025-09-29 17:20:01
844
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人