최근의 상호작용적 분할 알고리즘에서는, 이전 확률 맵을 네트워크 입력으로 활용하여 현재 분할 라운드에서의 예측을 돕는다. 그러나 이전 마스크를 활용함에도 불구하고, 확률 맵에 포함된 유용한 정보가 현재 예측으로 충분히 전파되지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, MFP라고 불리는 클릭 기반 상호작용적 이미지 분할을 위한 새롭고 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 사용자에 의해 지정된 객체의 표현을 강화하도록 이전 확률 맵을 조절한다. 그런 다음 조절된 확률 맵을 분할 네트워크에 추가 입력으로 제공한다. 제안한 MFP 알고리즘은 ResNet-34, HRNet-18, ViT-B 백본을 기반으로 구현하고, 다양한 데이터셋에서 성능을 광범위하게 평가한다. 동일한 백본을 사용한 기존 알고리즘에 비해 MFP가 유의미하게 우수함이 입증된다. 소스 코드는 hups.//github.com/cwleetul/Ml-P에서 제공된다.

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