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。

该文指出以往的图像生成往往以“语义图“作为输入，而作者认为将“语义图”与“实例图”统一起来的“全景图”提供了更多的场景信息，用于图像生成更好。

01

方法

作者在卷积层和上采样层有效使用了全景图。

网络架构：

作者提出的全景感知上采样模块：

02

结果

能够在具有复杂实例交互场景中生成高质量图像，即使场景中含有更多细节信息的小目标。

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，

另外还引入了使用Faster RCNN目标检测结果的比较。

生成图像与之前方法的比较：

在Cityscapes数据集上与其他方法的结果比较：

在COCO-Stuff数据集上与其他方法的结果比较：

在Cityscapes数据集上分类别的mIoU结果比较：

该文方法在除了pole和rider两类上均为第一。

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（Interp over Union）和detAP（Detection Average Precision）上均打败了之前的SOTA方法。

03

传送门

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2004.10289.pdf

目前还未发现该文有开源代码。

END

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