Self-Supervised Scene De-occlusion（2020CVPR 港中文）论文解读

 

Self-Supervised Scene De-occlusion（2020CVPR 港中文 ）

 

1.要解决的问题：

Natural scene understanding 是一个具有挑战的任务，特别是当多个物体因前后顺序位置而产生 遮挡时。有些时候需要去分析每个独立的物体，恢复其被遮掩的部分。

在 instance segmentation 的数据集中，像 COCO、KITTI、LVIS 这些。里面并没有遮挡关系和 amodal mask 的标注，所以有监督学习的思路是无法解决上述问题的。

论文能够实现的效果图：

仅使用自身的数据，将一张真实场景的，有遮掩关系的图片分解为完整的物体和背景。

 

2.