具有聚焦注意的距离感知遮挡检测
计算机视觉与模式识别
2022-08-24 v1
摘要
对人类而言，利用视觉信号理解物体间关系十分直观。然而对人工智能来说，该任务仍具挑战。研究者已在语义关系检测（如人-物交互检测与视觉关系检测）上取得显著进展。我们将视觉关系的研究从语义进一步推进到几何层面。具体而言，我们预测相对遮挡与相对距离关系。但从单张图像检测这些关系颇具挑战。对任务特定区域施加聚焦注意对成功检测这些关系至关重要。本工作中，（1）我们提出一种新颖的三解码器架构作为聚焦注意的基础架构；（2）我们利用广义交并框预测任务有效引导模型聚焦于遮挡特定区域；（3）我们的模型在距离感知关系检测上达到了新的 SOTA 性能。具体地，模型将距离 F1 分数从 33.8% 提升至 38.6%，并将遮挡 F1 分数从 34.4% 提升至 41.2%。我们的代码已公开可用。
引用
@article{arxiv.2208.11122,
title = {Distance-Aware Occlusion Detection with Focused Attention},
author = {Yang Li and Yucheng Tu and Xiaoxue Chen and Hao Zhao and Guyue Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.11122},
year = {2022}
}
备注
Accepted to IEEE Transactions on Image Processing. Code: https://github.com/Yang-Li-2000/Distance-Aware-Occlusion-Detection-with-Focused-Attention.git