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《Deep GrabCut for Object Selection》笔记

《Deep GrabCut for Object Selection》笔记

  • 学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！
    • 解决的问题
    • 基本结构
    • 交互式
    • 遗留问题

学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！

解决的问题

图像分割比较难做，即使是深度学习的算法，在分割问题上需要大量像素级标记信息，这就很不人道… 而传统的分割方法中有一类交互式的分割，就是抠图… 这篇文章就是用CNN做interactive的分割。不过它为啥叫GrabCut呢… 讲道理它和GrabCut算法方法没啥关系啊… 可能相同点就是都只需要用户输入感兴趣前景的boundingbox。

基本结构

做分割嘛，要找细节信息，所以还是在原图大小上做掩码比较合适。

《Deep GrabCut for Object Selection》笔记_第1张图片

所以就是这样一个encode-decode的网络形式

交互式

怎么把boundingbox的信息送进网络呢… 这里比较不错的就是将boundingbox做成了一张Distance map（嗯，并不是这篇文章原创…），然后把这个map和rgb图像concat一下，转换的公式就是《Deep GrabCut for Object Selection》笔记_第2张图片
嗯 就不翻译了…
反正这样就使得输入一个boundingbox，就转化出一个map，远比多输入一个四元组强多了（我觉得是这样…）训练的时候就把分割标签转成boundingbox，然后对boundingbox做个扰动（貌似就是对长宽做了一个高斯的随机），再做训练，增加鲁棒性，也降低了用户输入的要求。

遗留问题

在做重叠前景分割的时候，文章说用的CRF（《 Efficient inference in fully connected crfs with gaussian edge potentials》）嗯… 改天再看吧…(＾－＾)V

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