....................................... Exempel på resultat av DEXTR: Användaren ger extrema klick för ett objekt, och CNN producerar segmenterade masker. Detta papper undersöker användningen av extrema punkter i ett objekt (vänsterst, höger-mest, övre, nedre pixlar) som indata för att få exakt objekt segmentering för bilder och videor. Vi gör det genom att lägga till en extra kanal till bilden i inmatningen av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN), som innehåller en Gaussian centrerad i var och en av de extrema punkter. CNN lär sig att omvandla denna information till en segmentering av ett objekt som matchar dessa extrema punkter. Vi visar nyttan av detta tillvägagångssätt för guidad segmentering (grabcut-stil), interaktiv segmentering, videoobjekt segmentering och tät segmentering annotering. Vi visar att vi får de mest exakta resultaten hittills, även med mindre användarinmatning, i ett omfattande och varierat urval av riktmärken och datauppsättningar. Alla våra modeller och koder finns tillgängliga på
DEXTR REF drar nytta av extrema punkter som genereras av användarklick som en extra kanal till bildfunktioner, och den kraftfulla Deeplab strukturen används för att utföra användarstyrd segmentering.
Deep Extreme Cut: From Extreme Points to Object Segmentation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}