当SAM具备想象力！清华团队新模型SAMEO：连遮挡物体都能完整分割，让分割万物模型再学会「脑补」

原创最新推荐文章于 2026-07-13 12:21:05 发布 1.3k 阅读 AI写同款

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nb_200926_2020_cvpr_PCNet Self-Supervised Scene De-occlusion 中文作者自述 cvpr2020 I. Abstract Scene de-occlusion 目标：分解图像：将图中物体提取出来成为独立的完整物体实体——判断遮挡顺序，补齐遮挡部分。重组图像：重新组合提取到的物体，生成新的图像。相关概念：模态感知（modal perception）：解析直接可见区域非模态感知（amodal perception）：感知物体的完整结构，包括不可见部分。常见的Dl应用如目标. 阅读详情

AI摘要

本文介绍了清华团队的新模型SAMEO，它能让分割万物模型学会“脑补”，即使在遮挡下也能分割物体。SAMEO采用SAM模型作为多功能掩码解码器，具有灵活框架、大规模数据集等优势。此外，还分享了大模型AI的学习方法，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环四个阶段。

人类视觉感知能够超越场景中直接可见的内容，我们通过物体识别和类别先验知识，可以自然地想象并理解被部分遮挡物体的完整形状。即使物体分类困难，也常能通过可见部分分析和常见遮挡模式推理来推断其全貌。

这种基于视觉想象的"完形认知"机制，使人类能够突破物理遮挡的限制。在自动驾驶、工业检测和医疗影像分析等场景中实现精准的物体理解。

如上图的模态分割示例：第一行展示了原始图像。中间一行显示了 SAM 预测的模态掩码，这些掩码仅覆盖物体的可见部分。最后一行展示了本文要介绍的方法， SAMEO（一种即使在遮挡下也能分割任何物体的模型）预测的非模态掩码，这些掩码揭示了物体的完整形状。

从上面的示例可以看出，当前最先进的视觉大模型如Segment Anything Model（SAM），在处理遮挡物体时仍局限于可见区域的片段式分割，无法复现人类这种"以局部窥全貌"的认知飞跃。我们再来看一下复杂的场景：

这篇论文《*Segment Anything, Even Occluded》介绍的方法即使遮挡也能分割万物，论文**链接：*
Paper：https://www.arxiv.org/pdf/2503.06261

一、SAMEO主要贡献与模型简介

非模态实例分割，旨在检测和分割图像中物体的可见和不可见部分。现有方法需要联合训练前端检测器和掩码解码器，但这种方法缺乏灵活性，无法利用现有模态检测器的优势。**SAMEO，采用SAM模型作为多功能掩码解码器，能够与各种前端检测器接口，即使对于部分遮挡的物体也能进行掩码预测。**主要贡献：

灵活框架：通过专项训练使EfficientSAM支持模态/非模态检测器提示
大规模数据集：30万图像的Amodal-LVIS，提供遮挡-未遮挡实例配对样本
数据整合：融合优化现有数据集形成100万图像/200万实例的综合训练集
零样本性能：在COCOA-cls和D2SA基准上实现超越监督方法的零样本表现

非模态分割流程如上图所示。给定一张输入图像，现有的目标检测器首先生成模态框（显示可见区域）或非模态框（显示完整的目标范围）。然后我们的SAMEO（一种即使在遮挡下也能分割任何物体的模型）处理这些检测结果，生成非模态掩码，以恢复物体的完整形状，包括被遮挡的部分。

这里再用一张图来说明一下模态掩码和非模态掩码的区别，注意右下角被遮挡车辆的掩码区别：

*二、****Amodal-LVIS非模态数据集*****

除算法改进外，数据集对学习型方法至关重要，但当前非模态分割数据集存在三大挑战：规模有限：现有数据集图像数量较少，制约模型鲁棒性发展；标注质量：部分自动化生成数据未经充分验证，导致标注不一致甚至错误；无关物体：大量标注实例（如墙壁、地板）对场景理解贡献甚微。

本文提出一种用于非模态掩模分割的合成数据集，通过精确的目标遮挡生成、结合完整的目标集合、合成遮挡生成和双重注释机制来防止模型偏差。结合现有数据集，该集合总共有 100 万张图像和 200 万个实例注释。

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