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Mar, 2016
深度交互式物体选择
Deep Interactive Object Selection
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Ning Xu, Brian Price, Scott Cohen, Jimei Yang, Thomas Huang
TL;DR
本研究介绍一种新颖的基于深度学习的算法来解决交互式物体选择的问题,该算法可以将用户提供的正负反馈转换成欧几里得距离图,并与图像的RGB通道拼接,采用多种随机采样策略生成图像和用户交互对,通过Fine-tune深度反卷积网络,最终结果融合图像概率图和图切割优化,实现对物体边界的精细提取。实验结果表明,该算法具有较好的泛化能力,优于所有现有的交互式物体选择方法。
Abstract
interactive object selection
is a very important research problem and has many applications. Previous algorithms require substantial
user interactions
to estimate the foreground and background distributions. In t
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