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Segmentation d'objets vidéo interactive guidée à l'aide de cartes d'attention basées sur la fiabilité
Segmentation d'objets vidéo interactive guidée à l'aide de cartes d'attention basées sur la fiabilité
Heo Yuk ; Koh Yeong Jun ; Kim Chang-Su
Résumé
Nous proposons un nouvel algorithme de segmentation interactive guidée (GIS) pour les objets vidéo afin d'améliorer la précision de la segmentation et de réduire le temps d'interaction. Premièrement, nous concevons un module d'attention basé sur la fiabilité pour analyser la fiabilité de plusieurs cadres annotés. Deuxièmement, nous développons un module de propagation conscient des intersections pour propager les résultats de segmentation aux cadres voisins. Troisièmement, nous introduisons le mécanisme GIS permettant à l'utilisateur de sélectionner rapidement les cadres insatisfaisants avec moins d'efforts. Les résultats expérimentaux démontrent que l'algorithme proposé fournit des résultats de segmentation plus précis et à une vitesse plus rapide que les algorithmes conventionnels. Les codes sources sont disponibles à l'adresse suivante : https://github.com/yuk6heo/GIS-RAmap.