【CVPR2021】双图层实例分割，大幅提升遮挡处理性能

由于物体的真实轮廓和遮挡边界之间通常没有区别，对高度重叠的对象进行分割是非常具有挑战性的。与之前的自顶向下的实例分割方法不同，本文提出遮挡感知下的双图层实例分割网络BCNet，将图像中的感兴趣区域（Region of Interest，RoI）建模为两个重叠图层，其中顶部图层检测遮挡对象，而底图层推理被部分遮挡的目标物体。双图层结构的显式建模自然地将遮挡和被遮挡物体的边界解耦，并在Mask预测的同时考虑遮挡关系的相互影响。作者在具有不同主干和网络层选择的One-stage和Two-stage目标检测器上验证了双层解耦的效果，显著改善了现有图像实例分割模型在处理复杂遮挡物体的表现，并在COCO和KINS数据集上均取得总体性能的大幅提升。