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AdaptiveClick: Click-Aware Transformer With Adaptive Focal Loss for Interactive Image Segmentation

计算机科学 计算机视觉 分割 变压器 人工智能 图像分割 工程类 电气工程 电压
作者
Jiacheng Lin,Jiajun Chen,Kailun Yang,Alina Roitberg,Siyu Li,Zhiyong Li,Shutao Li
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:36 (3): 5759-5773 被引量:7
标识
DOI:10.1109/tnnls.2024.3378295
摘要

Interactive image segmentation (IIS) has emerged as a promising technique for decreasing annotation time. Substantial progress has been made in pre-and post-processing for IIS, but the critical issue of interaction ambiguity, notably hindering segmentation quality, has been under-researched. To address this, we introduce AdaptiveClick - a click-aware transformer incorporating an adaptive focal loss (AFL) that tackles annotation inconsistencies with tools for mask-and pixel-level ambiguity resolution. To the best of our knowledge, AdaptiveClick is the first transformer-based, mask-adaptive segmentation framework for IIS. The key ingredient of our method is the click-aware mask-adaptive transformer decoder (CAMD), which enhances the interaction between click and image features. Additionally, AdaptiveClick enables pixel-adaptive differentiation of hard and easy samples in the decision space, independent of their varying distributions. This is primarily achieved by optimizing a generalized AFL with a theoretical guarantee, where two adaptive coefficients control the ratio of gradient values for hard and easy pixels. Our analysis reveals that the commonly used Focal and BCE losses can be considered special cases of the proposed AFL. With a plain ViT backbone, extensive experimental results on nine datasets demonstrate the superiority of AdaptiveClick compared to state-of-the-art methods. The source code is publicly available at https://github.com/lab206/AdaptiveClick.
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