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Inside-Outside-Guidance:内外指导的交互式对象分割
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2021-05-15
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由内而外的指导(IOG) 该项目托管用于交互式分段的IOG算法的代码。 张世印,刘军豪,魏云超,魏世奎,赵瑶 更新: 2021.4.6为IOG创建交互式优化分支。 抽象的 本文探讨了如何在最小化人机交互成本的同时获取精确的对象分割蒙版。 为了实现这一目标,我们在这项工作中提出了一种由内而外的指导(IOG)的方法。 具体而言,我们利用在对象中心附近单击的内部点和在围绕目标对象的紧密边界框的对称角位置(左上和右下或右上和左下)的两个外部点。 这样一来,总共有1个前景点击和4个背景点击进行了细分。 我们的IOG不仅可以在几个流行的基准上达到最先进的性能,而且还可以在不进行微调的情况下在不同领域(例如街道场景,航拍图像和医学图像)展示强大的综合能力。 此外,我们还提出了一个简单的两阶段解决方案,使我们的IOG可以使用ImageNet和Open Images等现成的边界框从现有数据集中生成高质
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Inside-Outside-Guidance-master.zip (37个子文件)
Inside-Outside-Guidance-master
train.py 7KB
ims
ims.png 613KB
IOG.gif 2.16MB
cross_domain.gif 1.92MB
refinement.gif 2.73MB
test.py 4KB
evaluation
evaluation.py 753B
__init__.py 0B
eval.py 3KB
dataloaders
helpers.py 12KB
__init__.py 0B
combine_dbs.py 2KB
pascal.py 10KB
custom_transforms.py 10KB
sbd.py 8KB
eval.py 1KB
README.md 4KB
networks
mainnetwork.py 5KB
backbone
__init__.py 457B
resnet.py 6KB
sync_batchnorm
comm.py 4KB
__init__.py 447B
replicate.py 3KB
unittest.py 834B
__pycache__
__init__.cpython-35.pyc 385B
comm.cpython-35.pyc 5KB
replicate.cpython-35.pyc 3KB
batchnorm.cpython-35.pyc 13KB
batchnorm.py 13KB
loss.py 913B
__init__.py 0B
CoarseNet.py 3KB
refinementnetwork.py 10KB
FineNet.py 3KB
test_refine.py 5KB
mypath.py 567B
train_refine.py 9KB
共 37 条
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crazed1987
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