面向交互式实例分割的尺度感知多级引导
计算机视觉与模式识别
2018-12-10 v1
摘要
在交互式实例分割中，用户通过反馈迭代地优化分割掩码。用户提供的点击被转换为引导图，为网络提供关于目标物体所在位置的必要线索。现有系统中的引导图纯基于距离，要么过于局部化，要么缺乏信息量。我们提出一种将用户点击转换为尺度感知引导图的新方法，利用图像中存在的层次结构信息。使用我们的引导图，即便最基础的 FCN 也能超越那些需要基于大规模分割数据集预训练的最先进分割网络的现有方法。我们通过全面的实验证明了所提转换策略的有效性，在四个标准交互式分割基准上显著提升了 SOTA。
引用
@article{arxiv.1812.02967,
title = {Scale-aware multi-level guidance for interactive instance segmentation},
author = {Soumajit Majumder and Angela Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02967},
year = {2018}
}