基于双阶段网络的交互式目标分割算法
来源：计算机工程杂志2021年第2期北京时间：
作者：张华悦, 张顺利, 张利
单位：清华大学 电子工程系, 北京 100084
摘要：针对已有多数交互式分割方法交互方式单一、预测结果精度较低的问题，构建一种基于双阶段网络的目标分割模型ScribNet，以实现更完整和精细的交互式目标分割。采用灵活涂画的交互方式，通过编码形成交互指导信息。设计骨架随机性仿真算法，实现大数据下的模拟交互操作。在传统分割模型中引入预测优化模块，形成双阶段网络结构，以充分利用交互指导信息。在COCO和PASCAL数据集上的实验结果表明，与DEXTR、GrabCut等方法相比，ScribNet模型的分割精度较高。
关键词：模式识别,深度学习,交互式目标分割,涂画式交互,双阶段网络
基金资助：国家自然科学基金（61871248，61976017）。
