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遮挡-Net

swMATH ID: 39262
软件作者: N.D.Reddy、M.Vo、S.G.Narasimhan
描述: 遮挡网络:使用图形网络进行2D/3D遮挡关键点定位。我们提出了遮挡网,这是一个以很大程度上自我监督的方式预测物体被遮挡关键点的2D和3D位置的框架。我们使用一个离线检测器作为输入(如MaskRCNN),它只训练可见的关键点注释。这是这项工作中唯一使用的监督。然后,图形编码器网络显式地对不可见的边进行分类,图形解码器网络从初始检测器纠正被遮挡的关键点位置。这项工作的核心是三焦点张量损失,它为在物体的其他视图中可见的遮挡关键点位置提供间接的自我视觉。然后将2D关键点传递到3D图形网络中,该网络使用自监督的再投影损失估计3D形状和相机姿势。在测试时,我们的方法在一组不同的严重遮挡设置下成功地在单个视图中定位关键点。我们在合成CAD数据以及在许多繁忙的城市十字路口捕获车辆的大型图像集上演示和评估了我们的方法。有趣的是,我们将人类隐形关键点标签的准确性与从几何三焦点张量损失中获得的标签进行了比较。
主页: https://ieeexplore.ieee.org/document/8953240
源代码:  https://github.com/dineshry91/Occlusion_Net
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