Detta dokument presenterar en algoritm för Interactive Cosegmentation av ett förgrundsobjekt från en grupp av relaterade bilder. Medan tidigare strategier fokuserar på oövervakad co-segmentering, använder vi lyckade idéer från den interaktiva objektutskärningslitteraturen. Vi utvecklar en algoritm som gör det möjligt för användare att bestämma vad förgrunden är, och sedan styra resultatet av co-segmentering algoritm mot det via klotter. Intressant, att hålla en användare i slingan leder till enklare och mycket parallelliserbara energifunktioner, vilket gör att vi kan arbeta med betydligt fler bilder per grupp. Till skillnad från den interaktiva motsvarigheten till en enda bild kan man dock inte förvänta sig att en användare på ett uttömmande sätt undersöker alla utskärningar (från tiotals bilder) som returneras av systemet för att göra korrigeringar. Därför föreslår vi iCoseg, ett automatiskt rekommendationssystem som intelligent rekommenderar var användaren ska klottra nästa gång. Vi introducerar och gör offentligt tillgänglig den största co-segmentation datasetet ännu, CMUCornell iCoseg Dataset, med 38 grupper, 643 bilder, och pixelwise hand-annoterade jordtruth. Genom maskinexperiment och verkliga användarstudier med vårt utvecklade gränssnitt, visar vi att iCoseg intelligent kan rekommendera regioner att klottra på, och användare som följer dessa rekommendationer kan uppnå bra kvalitet cutouts med betydligt lägre tid och ansträngning än uttömmande undersöka alla cutouts.
Batra m.fl. Ref presenterade först en algoritm för interaktiv samsegmentering av ett förgrundsobjekt från en grupp relaterade bilder.
iCoseg: Interactive co-segmentation with intelligent scribble guidance
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}