Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en djupgående konvolutionell nätverksarkitektur, kallad DOC, som upptäcker objektgränser och uppskattar ocklusionsförhållandena (dvs. vilken sida av gränsen som är förgrund och vilken som är bakgrund). Specifikt representerar vi först ocklusionsrelationer med en binär kantindikator, för att indikera objektgränsen, och en ocklusionsorienteringsvariabel vars riktning anger ocklusionsrelationerna genom en vänsterregel, se bild. 1................................................................ Sedan utnyttjar våra DOC-nätverk lokala och icke-lokala bildkällor för att lära sig och uppskatta denna representation och därmed återfå ocklusionsrelationer. För att träna och testa DOC, konstruerar vi en storskalig instans ocklusion gräns dataset med PASCAL VOC bilder, som vi kallar PASCAL instans ocklusion dataset (PIOD). Den innehåller 10 000 bilder och är därför två storleksordningar större än befintliga ocklusionsdataset för utomhusbilder. Vi testar två varianter av DOC på PIOD och på BSDS ägande datauppsättning och visar de överträffar state-of-the-art metoder typiskt med mer än 5AP. Slutligen utför vi många experiment som undersöker flera inställningar av DOC och överföring mellan BSDS och PIOD, vilket ger mer insikter för ytterligare studier av ocklusion uppskattning.
I likhet med DOC REF upptäcker vår metod objektgränser och uppskattar ocklusionsförhållandena från en enda bild, som kallas objektocklusionsgränsdetektering.
DOC: Deep OCclusion Estimation From a Single Image
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}