Rethinking Interactive Image Segmentation Feature Space Annotation
- Author: lartpang
- Link: https://github.com/lartpang/blog/issues/10
- 論文：https://arxiv.org/abs/2101.04378
- 代碼：https://github.com/LIDS-UNICAMP/rethinking-interactive-image-segmentation
本文提出了一種新的交互式圖像分割方法，通過特征空間注釋來同時對多張圖像進行分割注釋，這與現有的交互式分割方法在圖像領域進行注解的方式形成了鮮明對比。研究結果表明，這種特征空間注解的方法在前景分割數據集上可以取得與最先進的方法相媲美的結果。
- 交互式圖像分割方法：現有的交互式圖像分割方法主要依賴于用戶的點擊、矩形框或者多邊形等輸入，以實現像素級的注解。然而，這些方法仍然需要大量的用戶努力，成為深度學習應用的一個瓶頸。
- 特征空間注解的新方法：本文提出了一種新的交互式圖像分割方法，通過特征空間投影來進行同時圖像分割注解。這種方法與現有方法的不同之處在于，它不是在圖像領域進行注解，而是在特征空間中進行操作，從而大大減少了用戶的注解負擔。
- 實驗結果：實驗結果表明，這種新方法在前景分割數據集上可以取得與最先進的方法相當的結果。在語義分割的 Cityscapes 數據集上，它達到了 91.5% 的精度，比原始注解程序快了 74.75 倍。
總的來說，本文提出了一種新的交互式圖像分割方法，通過特征空間注解，可以在保持結果競爭力的同時，大大提高用戶的注解效率。這種方法為交互式圖像注解提供了一個新的方向，可以與其他現有方法相結合，實現更有效的注解。
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