إرشاد متعدد المستويات يعتمد على المحتوى للتحليل التفاعلي للInstances

في التجزئة التفاعلية للInstances، يُقدّم المستخدمون ملاحظات تُستخدم لتحسين تدريجي لأقنعة التجزئة. تُحوّل النقرات التي يُزود بها المستخدم إلى خرائط توجيهية توفر للشبكة إشارات ضرورية حول مكان وجود الكائن المطلوب. تُستخدم في الأنظمة الحالية خرائط توجيهية تعتمد بالكامل على المسافة، وهي إما مُركّزة جدًا أو غير مفيدة من حيث المعلومات. نقترح تحويلًا جديدًا للنقرات التي يُقدّمها المستخدم لإنشاء خرائط توجيهية واعية بالمحتوى، تُستفيد من المعلومات الهيكلية الهرمية المتوفرة في الصورة. وباستخدام خرائط التوجيه هذه، تتمكن الشبكات العصبية ذات التحويل الكامل (FCNs) الأدنى من التفوق على الطرق الحالية التي تتطلب شبكات تجزئة متقدمة مُدرّبة مسبقًا على مجموعات بيانات تجزئة كبيرة الحجم. ونُظهر فعالية استراتيجية التحويل المقترحة من خلال تجارب شاملة، حيث نُسجّل تقدمًا كبيرًا في مستوى الأداء على أربع معايير شائعة للتقطيع التفاعلي.