【标题】RL-CoSeg : A Novel Image Co-Segmentation Algorithm with Deep Reinforcement Learning

【作者团队】Xin Duan, Xiabi Liu, Xiaopeng Gong, Mengqiao Han

【发表日期】2022.4.12

【论文链接】https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2204/2204.05951.pdf

【推荐理由】本文提出了基于深度强化学习（RL）的自动图像协同分割算法。该研究为首次将 RL 方法应用于协同分割的工作。其将问题定义为马尔可夫决策过程 (MDP)，并通过具有异步优势 Actor-Critic (A3C) 的 RL 对其进行优化。RL 图像协同分割网络使用图像之间的相关性从一组相关图像中分割常见和显着对象。为了实现自动分割， RL-CoSeg 方法消除了用户的提示。针对图像协同分割问题，提出了基于 A3C 模型的协作 RL 算法。并提出了 Siamese RL 协同分割网络结构，以获得图像的共关注以进行共分割。其改进了自动强化学习算法的自注意力以获得长距离依赖并扩大了感受野。通过自注意获得的图像特征信息可以用来补充被删除用户的提示，帮助获得更准确的动作。实验结果表明，该方法在粗略和精细的初始分割上都可以有效地提高性能，并且在 Internet 数据集、iCoseg 数据集和 MLMR-COS 数据集上实现了最先进的性能。

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