Abstrakt. Vi föreslår en metod för interaktiv gränsextrahering som kombinerar en djup, patchbaserad representation med en aktiv konturram. Vi tränar ett klassspecifikt konvolutionellt neuralt nätverk som förutspår en vektor som pekar från respektive punkt på den evolverande konturen mot närmaste punkt på gränsen till objektet av intresse. Dessa förutsägelser bildar ett vektorfält som sedan används för att utveckla konturen av Sobolevs aktiva konturram som föreslås av Sundaramoorthi et al. Den resulterande interaktiva segmenteringsmetoden är mycket effektiv när det gäller nödvändiga beräkningsresurser och kan även tränas på jämförelsevis små grafikkort. Vi utvärderar den föreslagna metodens potential för både medicinska och icke-medicinska utmaningsdata, såsom STACOM-datasetet och PASCAL VOC 2012-datasetet.
Användningen av inlärningsbasmodeller i kombination med aktiva konturer presenterades av REF, som lär sig att förutsäga förskjutningsvektorn för varje punkt på den föränderliga konturen, vilket skulle föra den till den närmaste punkten på gränsen för objektet av intresse.
Deep Active Contours
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}