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Deep Occlusion-Aware
Instance Segmentation
with Overlapping BiLayers
Lei Ke, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang
CVPR2021
杉本拓也(名工大玉木研)
2024/5/16
概要
n新しいアモーダルインスタンスセグメンテーション
(Amodal Instance Segmentation:AIS)モデルの提案
nOccluderとOccludee両方の境界を自然に切り離す
• オクルージョン関係を2層構造としてモデル化
• マスク回帰時に双方の相互作用を考慮
nCOCOとKINSを用いた広範な実験
• 大きく安定した性能向上を達成
• 特にオクルージョンが大きい場合
• オクルージョン処理に限らず性能向上も
従来のインスタンスセグメンテーション
n マスク回帰時にROI (Region of Interest)
内で完全な輪郭を持つと仮定
• ROI内に同クラスのインスタンスが複数存在
しない
• 同クラスの重なり合うオブジェクトで性能低
下
n BCNet
• OccluderとOccludeeを両方同時に回帰
• 2つのインスタンスのオクルージョン境界を
自然に切り離す
関連研究
n1段階/2段階
インスタンスセグメンテーション
• 1段階手法:SOLO [Wang+, arXiv2020]
• 2段階手法:
Mask R-CNN [He+, ICCV2017]
nAIS
• インスタンスの可視領域だけでなく
不可視領域もセグメンテーション
ORCNN [Follmann+, WACV2019]
BCNet:アーキテクチャ
nマスク回帰段階でのROIオブジェクト間の相互作用を十分に考慮
• オクルージョン関係を考慮した2層GCN [Kipf&Welling, arXiv2017] 構造
• 物体検出器にはFCOS [Chen+, arXiv2019] を使用
BCNet:推論の流れ
1. FPN [Lin+, CVPR2017] +Backbone [He+, CVPR2016] で中間特徴量
を抽出
2. 物体検出ヘッドでbboxを予測
• 潜在的なインスタンスに対して
予測
3. Occluderに対するモデル化
• GCN構造で輪郭とマスクを
共同で検出
4. Occludeeに対するモデル化
• 3の特徴量を元の入力
2で得たROI特徴量)に追加
• GCN構造で輪郭とマスクを共同で検出
1
2
3
4
2層GCN構造:Occluderの特徴量計算
n GCN(グラフ畳み込みネットワーク) [Kipf&Welling, arXiv2017]
• 従来のマスクヘッドは二値ラベル(前景/後景)のみ
• GCN構造ではオクルージョン領域に意味グラフ空間を構築
• 出力特徴量:𝑍 = 𝜎 𝐴𝑋𝑊
! + 𝑋で算出
• 𝐴"# = 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥 𝐹 𝑥", 𝑥#
• 𝐹 𝑥", 𝑥# = 𝜃 𝑥"
%
𝜙(𝑥#)
• 𝜃, 𝜙:1×1畳み込みによって実装される2つの
学習可能な変換関数
n GCN構造でのOccluderに対するモデル化
• 𝑍&
= 𝜎 𝐴&
𝑋'("𝑊
!
&
+ 𝑋'("
• Z&:オクルーダーの出力特徴
• 𝑋'(":入力ROI特徴, 𝑊
!
&
:GCN層の重み
• オクルーダーのマスクと輪郭を検出
2層GCN構造:Occludeeの特徴量計算
nGCN構造のoccludeeに対するモデル化
• 入力特徴量:X! = 𝑍"𝑊#
"
+ 𝑋$%&
• 𝑊#
"
:FCN層の重み
• 出力特徴量:𝑍' = 𝜎 𝐴'𝑋#𝑊
(
' + 𝑋#
n入力特徴量にoccluderからの出力特徴量
を組み込むことで物体同士の相互作用を
考慮することが可能
• オクルージョン関係を自然に切り離す
手がかりに
実験設定
n データセット
• COCO (train/val/test-dev_2017)
[Lin+, ECCV2014]
• COCO-OCC(サブセット分割提案)
• Valの画像1005枚を抽出
• オーバーラップ比率:少なくとも0.2以
上
n ベンチマーク用データセット
• KINS [Qi+, CVPR2019]
• KITTIをベースに構築
• train:画像7474枚
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• test:画像7517枚
92492インスタンス
• アノテーション付きマスクを使用
• COCOA [Zhu+, CVPR2017]
• COCOのサブセット
• train:2500枚の画像
• val:1323枚の画像
• マスクラベルのみ使用
n 評価指標:AP (Average Precision) を
使用
Ablation Study : GCN for Occluder Seg
nGCN構造のコンポーネントの有効性
• Occluderに対してのモデル化のためのレイヤー
• 輪郭/マスク回帰の有効性を確認
nベースラインと比較
• 特に重度のオクルージョンの際に明らかな改善
Ablation Study : GCN for Occludee Seg
nGCN構造のコンポーネントの有効性
• Occludeeに対してのモデル化のためのレイヤー
• セグメンテーションガイド(occluderに対してのレイヤーから) / 輪郭 / マスク回
帰の有効性を確認
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• Faster R-CNN [Ren+, NeurIPS2015](2段階検出器)
• Mask R-CNN [He+, ICCV2017] (ベースライン)におけるマスクヘッド設計
nベースラインと比較して性能向上
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• COCOA,KINS(ベンチマーク用データセット)
• オクルージョンが重度の場合でも性能向上
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• オクルージョン処理に特化したデータセット
• オクルージョンデータセットで学習することで性能は大幅に向上
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• CenterMask [Lee&Park, CVPR2020](上) ,BCNet(下)
結論
n2段階インスタンス分割法において効果的なマスク予測が可能
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• OccluderとOccludeeの双方の境界を自然に切り離す
• 2層GCNを用いた明示的なオクルージョンに関するモデル化
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