Att manuellt märka föremål genom att spåra deras gränser är en mödosam process. I [7, 2], författarna föreslog Polygon-RNN som producerar polygonala kommentarer på ett återkommande sätt med hjälp av en CNN-RNN arkitektur, vilket möjliggör interaktiv korrigering via människor-i-loopen. Vi föreslår ett nytt ramverk som lindrar den sekventiella karaktären av Polygon-RNN, genom att förutsäga alla hörn samtidigt med hjälp av ett Graph Convolutional Network (GCN). Vår modell är tränad end-to-end. Den stöder objekt annotering av antingen polygoner eller splines, vilket underlättar märkning effektivitet för både linjebaserade och böjda objekt. Vi visar att Curve-GCN överträffar alla befintliga metoder i automatiskt läge, inklusive den kraftfulla PSP-DeepLab [8, 23] och är betydligt effektivare i interaktivt läge än Polygon-RNN++. Vår modell körs på 29.3ms i automatiskt och 2,6ms i interaktivt läge, vilket gör den 10x och 100x snabbare än Polygon-RNN++.
I REF förutsäger författarna polygon eller spline som beskriver objektet med hjälp av ett Graph Convolutional Network.
Fast Interactive Object Annotation With Curve-GCN
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}