論文の概要: Focused and Collaborative Feedback Integration for Interactive Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11880v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 14:24:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 14:49:36.659666
• Title: Focused and Collaborative Feedback Integration for Interactive Image Segmentation
• Title（参考訳）: インタラクティブ画像セグメンテーションのための集中型および協調型フィードバック統合
• Authors: Qiaoqiao Wei, Hui Zhang and Jun-Hai Yong
• Abstract要約: クリック型インタラクティブ画像セグメンテーションのフィードバックをフル活用するために,Focused and Collaborative Feedback Integration (FCFI)を提案する。 FCFIはまず、新しいクリックに関するローカル領域に焦点を当て、ハイレベル機能の類似性に基づいてフィードバックを修正する。 そして、フィードバックと深い機能を交互に共同で更新し、機能にフィードバックを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.340655605966235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive image segmentation aims at obtaining a segmentation mask for an image using simple user annotations. During each round of interaction, the segmentation result from the previous round serves as feedback to guide the user's annotation and provides dense prior information for the segmentation model, effectively acting as a bridge between interactions. Existing methods overlook the importance of feedback or simply concatenate it with the original input, leading to underutilization of feedback and an increase in the number of required annotations. To address this, we propose an approach called Focused and Collaborative Feedback Integration (FCFI) to fully exploit the feedback for click-based interactive image segmentation. FCFI first focuses on a local area around the new click and corrects the feedback based on the similarities of high-level features. It then alternately and collaboratively updates the feedback and deep features to integrate the feedback into the features. The efficacy and efficiency of FCFI were validated on four benchmarks, namely GrabCut, Berkeley, SBD, and DAVIS. Experimental results show that FCFI achieved new state-of-the-art performance with less computational overhead than previous methods. The source code is available at https://github.com/veizgyauzgyauz/FCFI.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブな画像セグメンテーションは、単純なユーザアノテーションを使用して画像のセグメンテーションマスクを得ることを目的としている。 インタラクションの各ラウンドの間、前回のラウンドからのセグメンテーション結果は、ユーザのアノテーションを導くフィードバックとなり、セグメンテーションモデルに密接な事前情報を提供し、インタラクション間の橋渡しとして効果的に機能する。 既存のメソッドは、フィードバックの重要性を見逃したり、単に元の入力と結合するだけで、フィードバックの過度な活用と必要なアノテーションの数の増加につながる。 そこで本研究では,fcfi(focused and collaborative feedback integration)と呼ばれる手法を提案する。 FCFIはまず、新しいクリックに関する地域に焦点を当て、ハイレベル機能の類似性に基づいてフィードバックを修正する。 そして、フィードバックと深い機能を交互に共同で更新し、機能にフィードバックを統合する。 FCFIの有効性と効率はGrabCut, Berkeley, SBD, DAVISの4つのベンチマークで検証された。 実験の結果,FCFIは従来の手法に比べて計算オーバーヘッドが少なく,新しい最先端性能を実現した。 ソースコードはhttps://github.com/veizgyauzgyauz/fcfiで入手できる。

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