CVPR 2020|不惧目标遮挡,英伟达提出全景感知的图像合成方法
英伟达在新公布的论文 Panoptic-based Image Synthesis 中提出一种全景感知的图像合成方法,大大提高了图像生成质量,即便是在多个物体实例相互遮挡的场景,也能生成清晰可分离的的实例图像。
作者在卷积层和上采样层有效使用了全景图。
网络架构:
除了人眼视觉效果比较外,为更客观量化评估算法生成质量,作者使用语义分割模型DeepLabV2和DRN-D-105对生成图像进行语义分割再与ground truth 语义图进行比较,
在Cityscapes数据集上与其他方法的结果比较:
合成图像示例及目标检测结果:
结果显示该文提出的方法在mIoU(Intersection over Union)和detAP(Detection Average Precision)上均打败了之前的SOTA方法。
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