SimpSON：以单点点击分散物体分割网络简化照片清理
计算机视觉与模式识别
2023-05-30 v1 人工智能
摘要
在照片编辑中，移除视觉干扰物以提升整体图像质量并突出主体是常见的做法。然而，手动选择并移除这些小而密集的干扰区域可能是一项费力且耗时的任务。在本文中，我们提出一种交互式干扰物选择方法，经优化仅需单次点击即可完成该任务。我们的方法在精确率和召回率上超越了先运行全景分割再选择包含点击的片段这一传统方法的成绩。我们还展示了如何使用基于 transformer 的模块来识别与用户点击位置相似的更多干扰区域。我们的实验表明，该模型能够以交互式且成组的方式有效且准确地分割未知干扰物体。通过显著简化照片清理与润饰流程，我们提出的模型为探索以单点点击进行罕见物体分割与成组选择提供了启发。
引用
@article{arxiv.2305.17624,
title = {SimpSON: Simplifying Photo Cleanup with Single-Click Distracting Object Segmentation Network},
author = {Chuong Huynh and Yuqian Zhou and Zhe Lin and Connelly Barnes and Eli Shechtman and Sohrab Amirghodsi and Abhinav Shrivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17624},
year = {2023}
}
备注
CVPR 2023. Project link: https://simpson-cvpr23.github.io