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#527
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
Interactiveな画像セグメンテーション手法を提案（ユーザがターゲット物体と背景を入力）．提案手法がまずユーザ入力をInteractionマップに変換（ピクセルとアノテーション箇所の距離を反映），Interactionマップをまず粗く分割(via CNN),次にBackpropagating Refinement Scheme(ユーザの入力が正確に分割された度合いにより行う)により精密で行う
新規性
Interactive image segmentationのためのFully convolutional CNNの提案．
結果
GrabCut. Berkeley, DAVIS, SBDの4つのデータセットにおいて従来のconventionalセグメンテーション手法より良い精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
提案のBackpropagating refinement strategy (BRS)がほかのCVタスク(例：セマンティックセグメンテーション；saliency検出；メディカル画像セグメンテーションなど)にも適応できる．BRSを用いて，追加の学習を行わずに既存のCNNsをuser-interactiveに変更できる．
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