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交互式分割
图像分割过程，用户通过提供提示（如点击或线条）来指导算法，实时优化结果。
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正负点击
标注方法，用户点击属于目标对象的像素（正）和背景像素（负）来约束分割模型。
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涂鸦标注
用户在图像上绘制的粗线条形式的标注，用于指示前景和背景区域，作为算法的约束。
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种子传播
技术，使用用户提供的起始点（种子），根据相似性标准将分割标签传播到相邻像素。
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GrabCut算法
基于图切割的交互式分割算法，使用高斯混合模型建模前景和背景颜色。
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区域生长分割
从一个或多个起始点（种子）开始的迭代方法，添加满足同质性标准的相邻像素，该标准通常由用户定义。
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交互式分水岭
分水岭算法的应用，其中定义流域的标记由用户手动放置，以控制过分割。
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边界框优化
技术，用户在对象周围绘制边界框，算法在该框内优化分割，通常用作快速的初始步骤。
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深度极端切割 (DEXTR)
一种基于深度学习的交互式分割方法，使用对象的四个极值点（上、下、左、右）来生成精确分割。
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主动学习基础
算法识别不确定性区域并仅在这些区域请求用户干预的原则，从而优化标注工作量。
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蒙版修正
用户可以通过点击等方式在初始分割蒙版中添加或删除区域的迭代过程，以提高最终结果的准确性。
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基于示例的分割
用户提供属于目标类别的像素示例，算法根据颜色或纹理等特征找到相似像素来分割图像其余部分的方法。
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用户加权成本函数
在优化方法中，与用户约束相关的项被赋予高权重的成本函数，强制解决方案严格遵守提供的指示。
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交互式多分辨率处理
在图像的低分辨率版本上执行初始分割以加快执行速度，然后使用相同的用户约束在更高分辨率上细化结果的策略。
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外观模型
从用户注释构建的区域颜色或纹理特征的统计模型（如高斯混合、直方图），用于指导分割。
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边界编辑
允许用户直接操作分割蒙版轮廓的专业交互工具，例如通过推拉边界或添加控制点。
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