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原标题:「AI透视眼」,三次马尔奖获得者Andrew带队解决任意物体遮挡补全难题
关键字:物体,遮挡,形状,数据,模型
文章来源:机器之心
内容字数:3507字
内容摘要:
机器之心专栏
机器之心编辑部遮挡是计算机视觉很基础但依旧未解决的问题之一,因为遮挡意味着视觉信息的缺失,而机器视觉系统却依靠着视觉信息进行感知和理解,并且在现实世界中,物体之间的相互遮挡无处不在。牛津大学 VGG 实验室 Andrew Zisserman 团队最新工作系统性解决了任意物体的遮挡补全问题,并且为这一问题提出了一个新的更加精确的评估数据集。该工作受到了 MPI 大佬 Michael Black、CVPR 官方账号、南加州大学计算机系官方账号等在 X 平台的点赞。以下为论文「Amodal Ground Truth and Completion in the Wild」的主要内容。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.17247.pdf
项目主页:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/amodal/
代码地址:https://github.com/Championchess/Amodal-Completion-in-the-Wild
非模态分割(Amodal Segmentation)旨在补全物体被遮挡的部
原文链接:「AI透视眼」,三次马尔奖获得者Andrew带队解决任意物体遮挡补全难题
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