图像物体部件分割是计算机视觉中的一个经典问题。基于监督学习的方法往往受限于标注数据，较难扩展到未标注的物体和场景中。为此北京大学助理教授、智源青年学者刘利斌团队提出了一种新的基于无监督学习的物体部件分割和姿态估计方法，通过将部件分割与部件组装重建两个对偶过程相结合构成闭环，充分利用视频中物体部件的运动信息，实现对部件分割模型的自监督学习。相关成果发表在机器学习顶会ICML 2021上
Qingzhe Gao, Bin Wang, Libin Liu, Baoquan Chen. Unsupervised Co-part Segmentation through Assembly, Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139:3576-3586, 2021.
