Occlusion Reasoning for Object Detection under Arbitrary Viewpoint总结

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Background

本文提出了一个能在任意角度下表示被遮挡物体的模型，帮助被遮挡物体的识别。

Motivation

解决遮挡问题是很有必要的，对于人造的物体，一个比较特殊的地方在于没有很多的纹理特征，这样对于基于特征点的检测、匹配来说比较困难；其次现有的算法并没有考虑任意角度、严重遮挡、缺少纹理这三者结合的问题。这篇文章提出了一种遮挡模型对于任意角度均使用，且不需要额外的训练数据（这点很重要），同时能够捕获物体的全局可见性关系而不需要过多的对于物体的照片。

Overall Process

分为两个阶段，bottom-up和top-down，在bottom-up阶段，利用detector检测物体候选项，这个阶段的方法可以采用不同的算法，作者采用的算法具有在任意视角下检测物体的能力。top-down阶段利用对先前对物体的建模来筛选物体候选项，从而得到分数较高的候选项，那这项应该就是要检测的物体。

Main Idea

Evaluation

Commets