論文の概要: PseudoClick: Interactive Image Segmentation with Click Imitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05282v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 03:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 13:51:56.818817
• Title: PseudoClick: Interactive Image Segmentation with Click Imitation
• Title（参考訳）: PseudoClick: クリック模倣によるインタラクティブなイメージセグメンテーション
• Authors: Qin Liu, Meng Zheng, Benjamin Planche, Srikrishna Karanam, Terrence Chen, Marc Niethammer, Ziyan Wu
• Abstract要約: 提案するPseudoClickは,既存のセグメンテーションネットワークが候補クリックを提案できる汎用フレームワークである。 これらの自動生成されたクリックは、この作品で擬似クリックと呼ばれ、人間のクリックの模倣として機能し、セグメンテーションマスクを洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.84573259701633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of click-based interactive image segmentation is to obtain precise object segmentation masks with limited user interaction, i.e., by a minimal number of user clicks. Existing methods require users to provide all the clicks: by first inspecting the segmentation mask and then providing points on mislabeled regions, iteratively. We ask the question: can our model directly predict where to click, so as to further reduce the user interaction cost? To this end, we propose {\PseudoClick}, a generic framework that enables existing segmentation networks to propose candidate next clicks. These automatically generated clicks, termed pseudo clicks in this work, serve as an imitation of human clicks to refine the segmentation mask.
• Abstract（参考訳）: クリックベースのインタラクティブイメージセグメンテーションの目標は、ユーザインタラクションが制限された正確なオブジェクトセグメンテーションマスク、すなわち、最小数のユーザクリックによって取得することである。 既存の方法は、まずセグメンテーションマスクを検査し、次に誤ラベルされた領域のポイントを反復的に提供することで、すべてのクリックを提供する必要がある。 私たちのモデルは、ユーザのインタラクションコストをさらに削減するために、どこをクリックすべきかを直接予測できますか? この目的のために、既存のセグメンテーションネットワークが次のクリック候補を提案できる汎用フレームワークである {\PseudoClick} を提案する。 これらの自動生成クリックは、この作業で擬似クリックと呼ばれ、人間のクリックを模倣してセグメンテーションマスクを洗練させる。

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