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#807
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
従来より正確に物体の切り分け可能なインタラクティブオブジェクトセグメンテーションを提案．切り出したいオブジェクトのバウンディングボックスと重心を人間が指定し，得られた3点の座標と画像をセグメンテーションネットワークに入力することでより正確な切り出しを実現した．実験ではCross-Domainでの評価も行っており，従来手法より高い精度を示したことから新たなアノテーションツールとしての優位性を示した．
新規性
バウンディングボックスとオブジェクトの重心の合計3点のみ，人間が与える仕組みによって，アノテーションの際にセグメンテーション速度が上がるだけでなく，高いセグメンテーション精度を実現できる仕組みを提案した．また，さらに4点目以上の点を与えることによって，人間がセグメンテーションを修正可能なようにしている．
結果
PASCALデータセットでIoUを評価し，93.2%でSOTA．
またPASCALやCOCOデータセットで学習し，別のデータセット（CityscapesやRooftop, ssTEM）に適用した場合でも従来より高い精度でアノテーション可能なことを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
ImageNetやOpen Imageのようなバウンディングボックスのみ持つデータセットにセグメンテーションのアノテーションを与えることが可能となるかもしれない．
GitHub Link: https://github.com/shiyinzhang/Inside-Outside-Guidance
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