I detta dokument studerar vi problemet med "testkörning" av en detektor, dvs. tillåter en mänsklig användare att få en snabb känsla av hur väl detektorn generaliserar till deras specifika krav. I detta syfte presenterar vi det första systemet som uppskattar detektorprestanda interaktivt utan omfattande marksanning med hjälp av en människa i slingan. Vi närmar oss detta som ett problem med att uppskatta proportioner och visar att det är möjligt att göra exakta slutsatser om andelen klasser eller grupper inom en stor datainsamling genom att observera endast 5 − 10% av prover från data. Vid uppskattningen av de falska upptäckterna (för precisions skull) väljs proven noggrant så att datainsamlingens övergripande egenskaper bevaras. Därefter, inspirerad av dess användning för att uppskatta sjukdomsförökning vi tillämpa poolade tester metoder för att uppskatta missade upptäckter (för återkallande) från datasetet. De beräkningar som erhålls på detta sätt ligger nära dem som erhålls med hjälp av sanningen på marken, vilket minskar behovet av omfattande märkning som är dyr och tidskrävande.
Anirudh m.fl. REF studerar problemet med "testkörning" en detektor för att göra det möjligt för användarna att få en snabb känsla av systemets allmänna giltighet.
Interactively test driving an object detector: Estimating performance on unlabeled data
{'venue': 'IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision', 'journal': 'IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}