通过组装实现的无监督共部件分割
计算机视觉与模式识别
2021-06-11 v1
摘要
共部件分割因丰富的应用而成为计算机视觉中的重要问题。我们提出了一种从图像中进行无监督共部件分割的学习方法。在训练阶段，我们利用视频中嵌入的运动信息并显式提取潜表示以分割有意义的目标部件。更重要的是，我们引入了部件组装的对偶过程，与部件分割形成闭环，从而实现有效的自监督。我们通过大量广泛的实验证明了我们方法的有效性，实验对象涵盖人体、手、四足动物和机械臂。我们表明，我们的方法能够实现有意义且紧凑的部件分割，在多种基准上优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2106.05897,
title = {Unsupervised Co-part Segmentation through Assembly},
author = {Qingzhe Gao and Bin Wang and Libin Liu and Baoquan Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05897},
year = {2021}
}