Abstrakt. Object ocklusion gränsdetektering är ett grundläggande och avgörande forskningsproblem i datorseende. Att lösa detta problem är utmanande eftersom vi stöter på extrem gräns-/icke-gränsöverskridande klassobalans under utbildningen av en objektocklusionsgränsdetektor. I detta dokument föreslår vi att vi tar itu med denna klassobalans genom att öka förlusten bidrag av falska negativa och falska positiva exempel med vår nya Uppmärksamhet Loss funktion. Vi föreslår också en enhetlig end-to-end multi-task djup objekt ocklusion gräns detektion nätverk (DOOBNet) genom att dela konvolutionella funktioner för att samtidigt förutsäga objekt gräns och ocklusion orientering. DOOBNet antar en koddecoder struktur med hoppa anslutning för att automatiskt lära sig flerskaliga och flernivåfunktioner. Vi överträffar avsevärt toppmodernt på PIOD-datasetet (ODS F-score på.702) och BSDS-ägardatasetet (ODS F-score på.555), samt förbättrar detekteringshastigheten till som 0,037s per bild på PIOD-datasetetet.
DOOBNet REF antar en kodare-dekoder struktur med hoppa anslutning för att återställa ocklusion gränser och ocklusion förhållande.
DOOBNet: Deep Object Occlusion Boundary Detection from an Image
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}