面向交互式图像分割的聚焦与协同反馈融合
计算机视觉与模式识别
2023-03-22 v1
摘要
交互式图像分割旨在利用简单用户标注为图像获取分割掩码。在每轮交互中，上一轮的分割结果作为反馈引导用户标注，并为分割模型提供稠密先验信息，有效充当交互间的桥梁。现有方法忽视反馈的重要性或仅将其与原始输入拼接，导致反馈利用不足及所需标注数量增加。为此，我们提出一种称为聚焦与协同反馈融合（FCFI）的方法，以充分利用基于点击的交互式图像分割中的反馈。FCFI 首先聚焦于新点击点附近的局部区域，并基于高层特征的相似性修正反馈；随后交替且协同地更新反馈与深度特征，将反馈融入特征。FCFI 的有效性与效率在 GrabCut、Berkeley、SBD 和 DAVIS 四个基准上得到验证。实验结果表明，FCFI 以低于以往方法的计算开销取得了新的 SOTA 性能。源代码见 https://github.com/veizgyauzgyauz/FCFI。
引用
@article{arxiv.2303.11880,
title = {Focused and Collaborative Feedback Integration for Interactive Image Segmentation},
author = {Qiaoqiao Wei and Hui Zhang and Jun-Hai Yong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11880},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication at CVPR 2023