Ofta oclude varandra i scener; Att härleda deras utseende bortom deras synliga delar spelar en viktig roll i scenförståelse, djupuppskattning, objektinteraktion och manipulering. I den här artikeln studerar vi det utmanande problemet med att slutföra utseendet av tillfångatagna föremål. Att göra det kräver att man vet vilka bildpunkter man ska måla (segmentera de osynliga delarna av objekt) och vilken färg man ska måla dem (skapa de osynliga delarna). Vår föreslagna nya lösning, SeGAN, optimerar tillsammans för både segmentering och generering av de osynliga delarna av objekt. Våra experimentella resultat visar att: a) Segan kan lära sig att generera utseendet av de ockluderade delarna av objekt; b) Segan överträffar state-of-the-art segmentation basics för osynliga delar av objekt; c) tränas på syntetiska foto realistiska bilder, Segan kan tillförlitligt segmentera naturliga bilder; d) genom resonemang om occluderocludee relationer, vår metod kan sluta djup skiktning.
Segan REF antar också GAN för att generera utseendet på de osynliga delarna.
SeGAN: Segmenting and Generating the Invisible
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}