主题：交互式图像分割的自动种子生成。保证少量用户输入的情况下的鲁棒性
用户只需要在一开始的时候指定一个背景里的点和一个目标物体的点，剩下的都会自动生成.
https://blog.csdn.net/chenhaojing/article/details/82667017
贡献：
1.将交互式分割任务变为马尔科夫过程，智能体添加种子辅助判断。
2.新的奖励函数。intersection-over-union (IoU) score.
他人工作：
交互式切割
1.Numerous methods such as GrabCut [26], random walks [13, 16], geodesics [5], and methods with shape prior [30, 14]
2.Wu et al. [33]considered interactive segmentation as a weakly supervised learning problem sweeping line multiple instance learning (MIL)
3.for extending seed information.
4.FCN etc.
状态：整个图。
动作：给每个点标记为红/绿
分割网络：RW，成型的分割网络。
奖励：common metric。
除IoU，借鉴：我们认为分的点的类型和GT相比是对的就给奖励。
在IoU的基础上：一个GT-MASK 从中间向外分成4部分，当生成的新seed在不同的区域时，给不同的Reward.
实验
论证了我们的Reward和IoU的关系比较合理。