amodal segmentation | BriefGPT

关键词amodal segmentation

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PLUG: 使用基础模型和分层关注重新审视非模态分割
研究论文旨在通过 SAM 方法提出了一种新的分层焦点框架，应用先验知识进行图像的完整形状预测，提高精度和性能。
PDFa month ago
AAAIBLADE：通过定向扩展进行盒级有监督非凡感分割
基于可见掩码的有向扩展方法，通过引入重叠区域的连接损失，实现了精确的遮挡物体完整分割。
PDF6 months ago
FiG-NeRF：面向三维对象分类建模的图形 - 背景神经辐射场
本研究使用神经辐射场（NeRF）从输入图像集合中学习高质量的三维物体类别模型，通过 2 组件 NeRF 模型，FiG-NeRF，实现场景的几何恒定背景和可变形前景的分离，从而仅使用光度监督和随意捕捉的物体图像即可学习准确的三维物体类别模型，
PDF3 years ago
AAAI基于可见区域分割和形状先验的遮挡分割
提出一个基于形状先验知识的可见可切割分割方法，通过集中在可见区域和内存中的形状先验知识，该方法可以消除背景和遮挡区域的影响，提高分割效果。
PDF4 years ago
MM使用语义分层网络学习语义感知距离图进行全模态实例分割
本研究提出一种语义感知距离映射（sem-dist map）与卷积神经网络（CNN）架构相结合的方法，实现对无模态分割问题的解决，经实验表明，该方法具有最先进的性能。
PDF5 years ago
语义无关模态分割
本文从视觉识别入手，通过提出一种新的图像标注方式 —— 语义全场景标注，捕获了更全面的图像信息并创建了两个新的数据集来提高模型提取信息的准确性和效率。
PDF9 years ago