零样本非模态分割框架pix2gestalt

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哥伦比亚大学和丰田研究所团队提出了一个名为 pix2gestalt 的框架,用于 零样本(zero-shot)的非模态(amodal)分割,该框架通过合成方法学习估计部分可见物体的形状和外观。pix2gestalt 利用大规模扩散模型(如 Stable Diffusion)的表示能力,通过在合成数据集上进行微调,学习重建在挑战性的零样本情况下的完整物体,包括那些违反自然和物理先例的例子,如艺术作品。这种方法在多个视觉任务中表现出色,包括非模态分割、物体识别和 3D 重建。

项目主页:https://gestalt.cs.columbia.edu

GitHub 地址:https://github.com/cvlab-columbia/pix2gestalt

零样本非模态分割框架 pix2gestalt

特点:

  1. 零样本学习: pix2gestalt 能够在没有特定训练的情况下,对部分可见的物体进行非模态分割,这表明了模型的泛化能力。
  2. 合成数据集: 使用合成数据集进行训练,这些数据集包含了被遮挡物体及其完整对应物的配对,这使得模型能够在没有真实遮挡数据的情况下学习。
  3. 扩散模型: 利用扩散模型的强大表示能力,pix2gestalt 能够生成高质量的图像,同时保持对遮挡物体的完整理解。
  4. 多任务适用性: 方法不仅适用于非模态分割,还可以显著提高现有物体识别和 3D 重建方法在遮挡存在时的性能。
  5. 多样性和不确定性处理: 通过从扩散过程中采样多次,pix2gestalt 能够生成多个与输入观察结果一致的合理完整物体,自然地处理遮挡的固有不确定性。

实现方法:

  1. 合成数据集构建: 使用自动对象检测和深度估计技术,从自然图像中选取完整物体,然后叠加遮挡物,构建出包含遮挡和完整物体对的训练数据集。
  2. 条件扩散模型: 在预训练的扩散模型基础上,通过微调学习条件扩散模型,该模型能够根据输入的遮挡图像和感兴趣区域生成完整物体的图像。
  3. 多流条件: 使用两个独立的流来条件化扩散模型:一个流通过交叉注意力机制利用输入图像的语义特征,另一个流通过变分自编码器(VAE)嵌入提供低级视觉细节。
  4. 任务应用: 一旦估计出完整物体的图像,pix2gestalt 可以直接用于执行图像分割、物体识别和 3D 重建等任务,通过合成完整物体来处理遮挡问题。
  5. 评估和改进: 在多个公开的非模态分割数据集上评估 pix2gestalt 的性能,并与现有方法进行比较,展示了其在零样本设置下的优势。此外,通过将 pix2gestalt 作为现有 3D 重建模型的插件,进一步提高了在遮挡情况下的重建质量。

pix2gestalt 通过结合大规模预训练的扩散模型和合成数据集,提供了一种强大的零样本非模态分割框架,能够在多种视觉任务中实现高质量的遮挡处理。

正文完
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AI小诸葛
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