Detta papper introducerar Click'n'Cut, ett nytt webbverktyg för interaktiv objektsegmentering utformad för crowdsourcing uppgifter. Click'n'Cut kombinerar avgränsande rutor och klick som genereras av arbetare för att få exakta objekt segmenteringar. Dessa segmenteringar skapas genom att kombinera precomputerade objektkandidater på ett lätt beräkningsmässigt sätt som möjliggör ett omedelbart svar från gränssnittet. Click'n'Cut har testats med en crowdsourcing kampanj för att kommentera bilder från allmänt tillgängliga datauppsättningar. Resultaten är konkurrenskraftiga med den senaste tekniken, särskilt när det gäller den tid som behövs för att konvergera till en segmentering av hög kvalitet.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Datorseendet är ett aktivt forskningsområde som blivit allt mer relevant och genomträngande tack vare den växande mängden allestädes närvarande kameror som genererar stora mängder visuell data. Ett klassiskt problem i datorseendesystem är objektdetektering, en uppgift där maskiner förväntas lokalisera och känna igen de objekt som finns i en scen med en noggrannhet som liknar eller bättre än vad en människa skulle uppnå. Kartläggningen mellan de kvantiserade bildpunkter som analyseras av datorer och de begrepp med vilka det mänskliga sinnet verkar fungera har kallats den semantiska klyftan. Trots ständiga framsteg på fältet har en sådan klyfta ännu inte överbryggats helt. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. Detta dokument tar upp problemet med hur man kan utnyttja den mänskliga kraften hos publiken för att lösa problemet med pixelvis objekt segmentering. Målet med en objektsegmenteringsprocess är att märka alla bildpunkter i en bild beroende på om de tillhör ett visst objekt eller inte. Vanligtvis är utgången av en sådan process en binär mask vars vita pixlar representerar objektet och de svarta pixlarna motsvarar bakgrunden. Vårt arbete undersöker hur crowdsourcing kan användas som en giltig strategi för att uppnå en stor mängd högkvalitativa objektsegmenteringsresultat (masks), så länge som lämpliga verktyg och datainsamlingsstrategier antas. Det viktigaste bidraget i detta papper är utformningen och testet av ett online webbgränssnitt (Click'n'Cut) som är lyhörd för användarnas interaktioner och guidar dem att samla in mycket informativa data. Våra resultat visar att detta verktyg är konkurrenskraftigt med andra toppmoderna interaktiva segmenteringstekniker, särskilt när det gäller lyhördhet. Dessutom presenterar vi en teknik för att filtrera bort bullriga användarinteraktioner, speciellt utformade för objektet segmentering uppgift. Interactive Object Segmentation. Segmenteringen av objekt genom att kombinera mänsklig interaktion och bildbehandlingsalgoritmer har i stor utsträckning undersökts i litteraturen. I en sådan interaktiv inställning svarar det grafiska användargränssnittet på någon form av svag kommentar (t.ex. avgränsande ruta, klotter eller klick) från användaren genom att generera och visa en fullständig segmentering av objektet. Det typiska arbetsflödet förväntar sig att användaren interagerar med den föreslagna lösningen antingen genom att acceptera den eller genom att tillhandahålla fler spår som kan göra det möjligt för segmenteringsalgoritmen att konvergera till ett tillfredsställande resultat. De flesta interaktiva segmenteringstekniker sprider normalt användargenererade etiketter av förgrunds- och bakgrundspixlar genom en grafbaserad representation av bilden. Det grundläggande förslaget till interaktiv förgrundssegmentering baserades på grafskärningar [5, 16]. Algoritmen betraktar varje pixel som en nod i en graf, ansluten till deras rumsliga grannar genom en kant vars vikt beror på den visuella likheten mellan pixlar. Segmentering av ett objekt är detsamma som att minimera en energifunktion som definieras över grafen. Partitionsbaserade lösningar [15, 13] undviker beräkningsbelastningen av en segmentering av pixel-för-pixel genom att arbeta med oövervakade bildsegmenteringar som utförs offline. Närheten information mellan regioner kodade i en partition kan ytterligare berikas genom iterativt sammanslagning par 53
Vårt Click'n'Cut-system har införts i REF och använder denna kombination av objektkandidater.
Click'n'Cut: Crowdsourced Interactive Segmentation with Object Candidates
{'venue': "CrowdMM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}