交互式分割中达到 99% 准确率
计算机视觉与模式识别
2020-03-19 v1
摘要
交互式对象抠图工具是图像编辑工作流的基石。近期基于深度学习的交互式分割算法在处理复杂图像方面取得了显著进展，通常只需几次点击即可获得粗略的二值选择。然而，一旦达到该粗略选择，深度学习技术往往趋于停滞。在本工作中，我们将这一停滞解释为当前算法无法充分利用每次用户交互，以及当前训练/测试数据集的局限性。我们提出了一种新颖的交互式架构和一种新颖的训练方案，二者均专为更好地利用用户工作流而设计。我们还表明，通过引入一个专门为复杂对象边界设计的合成训练数据集，可进一步提升显著性能。综合实验支持了我们的方法，且我们的网络达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2003.07932,
title = {Getting to 99% Accuracy in Interactive Segmentation},
author = {Marco Forte and Brian Price and Scott Cohen and Ning Xu and François Pitié},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07932},
year = {2020}
}
备注
Submitted for review to Signal Processing: Image Communication