論文の概要: Rethinking Interactive Image Segmentation: Feature Space Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04378v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 10:13:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 01:44:28.962462
• Title: Rethinking Interactive Image Segmentation: Feature Space Annotation
• Title（参考訳）: インタラクティブな画像分割再考: 機能空間アノテーション
• Authors: Jord\~ao Bragantini (UNICAMP), Alexandre Falc\~ao (UNICAMP), Laurent Najman (ligm)
• Abstract要約: 本稿では,特徴空間投影による複数画像からの対話的・同時セグメントアノテーションを提案する。 本手法は,前景セグメンテーションデータセットにおける最先端手法の精度を上回ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the progress of interactive image segmentation methods, high-quality pixel-level annotation is still time-consuming and laborious -- a bottleneck for several deep learning applications. We take a step back to propose interactive and simultaneous segment annotation from multiple images guided by feature space projection and optimized by metric learning as the labeling progresses. This strategy is in stark contrast to existing interactive segmentation methodologies, which perform annotation in the image domain. We show that our approach can surpass the accuracy of state-of-the-art methods in foreground segmentation datasets: iCoSeg, DAVIS, and Rooftop. Moreover, it achieves 91.5\% accuracy in a known semantic segmentation dataset, Cityscapes, being 74.75 times faster than the original annotation procedure. The appendix presents additional qualitative results. Code and video demonstration will be released upon publication.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブな画像分割手法の進歩にもかかわらず、高品質なピクセルレベルのアノテーションは依然として時間がかかり、手間がかかる。 特徴空間投影によって導かれる複数の画像から対話的かつ同時的なセグメントアノテーションを提案し,ラベリングが進行するにつれてメトリック学習により最適化する。 この戦略は、画像領域でアノテーションを実行する既存のインタラクティブセグメンテーション手法とは対照的である。 提案手法は,iCoSeg,DAVIS,Rooftopといった前景セグメンテーションデータセットにおける最先端手法の精度を超えることができることを示す。 さらに、既知のセマンティクスセグメンテーションデータセットであるcityscapesでは、元のアノテーション手順の74.75倍の精度で、91.5\%の精度を実現している。 付録は追加の質的結果を示す。 コードとビデオのデモは公開時に公開される。

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