De flesta tidigare avgränsande-box-baserade segmenteringsmetoder antar att den avgränsande rutan täcker föremålet av intresse. Det är dock vanligt att en rektangelinsats kan vara för stor eller för liten. I detta dokument föreslår vi en ny segmenteringsmetod som använder en rektangel som en mjuk begränsning genom att omvandla den till en Euclidean distanskarta. En convolutional encoder-decoder nätverk utbildas end-to-end genom att conctenating bilder med dessa avstånd kartor som ingångar och förutsäga objekt masker som utgångar. Vårt tillvägagångssätt får exakta segmenteringsresultat med hjälp av slarviga rektanglar samtidigt som det är allmänt för både interaktiv segmentering och exempelsegmentering. Vi visar vårt nätverk sträcker sig till kurvbaserade indata utan omskolning. Vi tillämpar också vårt nätverk på exason-nivå semantisk segmentering och löser eventuella överlappningar genom att använda ett villkorat slumpmässigt fält. Försök med referensdata visar hur effektiva de föreslagna metoderna är.
Xu och al. REF föreslog en rektangel användarinmatning som en mjuk begränsning, genom att omvandla den till en Euclidean distanskarta.
Deep GrabCut for Object Selection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}