由于物体的真实轮廓和遮挡边界之间通常没有区别,对高度重叠的对象进行分割是非常具有挑战性的。与之前的自顶向下的实例分割方法不同,本文提出遮挡感知下的双图层实例分割网络BCNet,将图像中的感兴趣区域(Region of Interest,RoI)建模为两个重叠图层,其中顶部图层检测遮挡对象,而底图层推理被部分遮挡的目标物体。双图层结构的显式建模自然地将遮挡和被遮挡物体的边界解耦,并在Mask预测的同时考虑遮挡关系的相互影响。作者在具有不同主干和网络层选择的One-stage和Two-stage目标检测器上验证了双层解耦的效果,显著改善了现有图像实例分割模型在处理复杂遮挡物体的表现,并在COCO和KINS数据集上均取得总体性能的大幅提升。

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