Existing computer vision systems can compete with humans in understanding the visible parts of objects, but still fall far short of humans when it comes to depicting the invisible parts of partially occluded objects. Image amodal completion aims to equip computers with human-like amodal completion functions to understand an intact object despite it being partially occluded. The main purpose of this survey is to provide an intuitive understanding of the research hotspots, key technologies and future trends in the field of image amodal completion. Firstly, we present a comprehensive review of the latest literature in this emerging field, exploring three key tasks in image amodal completion, including amodal shape completion, amodal appearance completion, and order perception. Then we examine popular datasets related to image amodal completion along with their common data collection methods and evaluation metrics. Finally, we discuss real-world applications and future research directions for image amodal completion, facilitating the reader's understanding of the challenges of existing technologies and upcoming research trends.


翻译:现有计算机视觉系统可以与人类竞争,了解物体的可见部分,但在描述部分隐蔽物体的隐形部分时,仍然远远低于人类。图像现代完成的目的是为计算机配备人性化的模拟完成功能,以理解一个完好无损的物体,尽管部分隐蔽。本调查的主要目的是提供对研究热点、关键技术以及图像现代完成领域未来趋势的直觉理解。首先,我们全面审查了这个新兴领域的最新文献,探讨了图像现代完成的三项关键任务,包括现代形状完成、模版外观完成和定序感。然后,我们审查与图像现代完成有关的大众数据集及其共同数据收集方法和评价指标。最后,我们讨论了真实世界应用情况和图像现代完成的未来研究方向,便利读者了解现有技术的挑战和即将出现的研究趋势。

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