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Exemplar-guided interactive segmentation for multiple intra-class objects
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2026.133971.png)
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摘要
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交互式图像分割使用户能够以最少的交互与机器进行操作，从而促进对感兴趣目标的分割掩码进行逐步细化。先前的研究表明，通过交互式分割提取单个目标掩码取得了出色的性能。然而，现有方法往往忽视了先前交互对象的信息提示，尽管现实场景中经常涉及同一类别中的多个对象，导致用户冗余努力增加。为此，我们提出了一种新的交互式图像分割框架，用于同一图像中同一类别的多个对象。具体而言，我们的模型利用Transformer从图像和交互中提取交互聚焦的视觉特征，以获得目标的一个满意掩码作为范例。对于多个对象，我们提出了一个范例信息模块，以增强目标类别中对象之间相似性的学习。为了结合来自不同模块的关注特征，我们引入了交叉注意力块，随后是一个特征融合模块。在多个数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型相比现有方法实现了更优越的性能。特别是，我们的模型减少了约15%的用户劳动，即对于多个对象，达到85%和90%的目标IoU时，所需的点击次数减少两次。此外，我们在域外场景（如医疗和遥感）中进行了实验，以验证所提出的模型对不同类别的有效性。这些结果进一步突显了我们的模型作为灵活且实用的标注工具的潜力。代码将在发表后发布。
Keyword:
Interactive image segmentation
Multiple objects
Annotation tool
Multimodal fusion
Human-computer interaction
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