论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157733
代码： https://github.com/shiyinzhang/Inside-Outside-Guidance

思想概述

作者利用画取一个BBOX 作为前、背景的快速区分，同时在BBOX内进行进行动手动在前景对象上进行交互，最终得到前景目标。 即： 利用边界框提供一个“外部”引导， 利用内部点给出一个“内部”引导。

此外， 内部的手动交互点同时避免了一个问题： 内部指导指的是在位于对象中心周围的内部点击， 这也同时消除了对象歧义， 可能在一个BBOX内部存在了多个对象问题。

网络

提出了一个由粗到细的分割，来解决上述问题【往往直接利用一个好的BackBone，不能对边界进行精细分割】。

粗网络结合了FPN思想和PSP思想。【比较简单，可以看博客FPN, DeepLabV3的相关内容】
细网络则是用来恢复图像的边界细节的， 即利用粗网络多尺度得到的信息进行不同的上采样后，融合得到的

该网络的贡献： 找到一个合适的网络继承由粗到细的思想

网络训练测试

训练

网络使用了端到端训练， 损失函数采用了CE损失， 同时， CoarseNet中以深监督的方式对side loss进行监督。

推理

在推理过程中，通过简单地对最终的网络预测进行阈值化，得到分割掩模。

额外

虽然网络只需要三次交互点就可以进行分割，但我们的框架支持在用户对分割效果不满意的情况下， 进行进一步优化。
我们添加了一个轻量的分支在PSP模块前， 来获取2个来自前景和背景的点击点产生的单通道高斯热力图。
巧的是， 我们发现这个方式更好的改变输入，而且更加高效【减少点击次数】

为了实现这个过程， 在训练期间， 我们使用了迭代训练策略来模拟交互过程【校正误分区域】。具体来说： 我们首先点击三个点【BBOX+物体中心点】， 然后结合一个新的点来自于错误区域的中心点

实现细节

模拟内外点

外部点： 我们从真实对象的最小BBOX上向外扩展10个像素点，该方式模拟人为标注的误差。
内部点: 我们采样一个远离对象边界的点， 同时加上一个随机扰动

消融研究

交互式的迭代训练

当用户不满意交互结果时， 这个时候需要进行迭代式的方式校正分割结果。 特别的， 我们添加一个新的点在最大的误分区域的中心，来实现类似的思想。

上述图得到几个结论：

1. 增加点击次数不会对结果带来显著影响
2. 增加点击层【refine】比直接进行多次点击效果更好

一个可能的原因是： 内部带你重视位于对象中心周围， 而新添加的校正点通常位于对象的边界， 这导致对象性能降低。

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