MOVE：无监督可移动目标分割与检测
计算机视觉与模式识别
2022-10-21 v2 人工智能
机器学习
摘要
我们提出 MOVE，一种无需任何形式监督即可分割目标的新方法。MOVE 利用前景目标可相对于其初始位置局部平移并产生逼真（无失真）新图像这一事实。该性质使我们能够在无标注图像数据集上训练分割模型，并在多个无监督显著性目标检测与分割评测数据集上达到最先进水平（SotA）。在无监督单目标发现中，MOVE 相较 SotA 平均 CorLoc 提升 7.2%；在无监督类别无关目标检测中，其平均相对 AP 提升 53%。我们的方法构建于自监督特征（如来自 DINO 或 MAE）、修复网络（基于 Masked AutoEncoder）和对抗训练之上。
引用
@article{arxiv.2210.07920,
title = {MOVE: Unsupervised Movable Object Segmentation and Detection},
author = {Adam Bielski and Paolo Favaro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.07920},
year = {2022}
}
备注
36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022)