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amodal completion
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野外环境下的无偏实态和补全
我们研究的问题是不完全图像分割：预测包括可见和不可见（被遮挡）部分的完整对象分割掩膜。我们使用 3D 数据构建了一个自动管道来确定真实的部分遮挡对象的不完全真值分割掩膜，并通过两种架构变体探索了在野外处理不完全完成任务的方法。我们的方法在包
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6 months ago
通过渐进混合上下文扩散实现非模态完成
我们的方法通过在物体边界框外使用其上下文来指导预训练的扩散修复模型，逐步扩展遮挡物体并修剪额外背景，从而克服了两个技术挑战，并在众多成功的修复情况中展现了改进的照片级修复结果。
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6 months ago
BIFRNet: 部分遮挡图像识别的脑启发特征恢复深度神经网络
提出了一种基于大脑启发的特征恢复网络（BIFRNet），通过模拟视觉神经回路来检测部分遮挡图像，其中包括存储对象先验知识和恢复遮挡特征的完成模块等。在合成和真实的遮挡图像数据集上进行了实验，结果表明 BIFRNet 在解决部分遮挡图像问题方
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a year ago
CVPR
基于贝叶斯模型的任务外和分布外推广实现的遮挡分割
本文探讨了利用贝叶斯模型解决神经网络中的物体分割模糊出界问题，通过利用对象的背景和形状作为先验知识来实现模型对训练任务标签的超出范围的推理，并通过应用异常值处理技术来推广到部分被遮挡的对象并预测其模态对象边界。
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4 years ago
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