Vi introducerar Intelligent Annotation Dialoglar för att avgränsa box annotation. Vi utbildar en agent att automatiskt välja en sekvens av åtgärder för en mänsklig notator att producera en avgränsande låda i en minimal mängd tid. Specifikt, vi överväger två åtgärder: boxverifiering [34], där annotatorn verifierar en låda som genereras av en objektdetektor, och manuell ruta ritning. Vi utforskar två typer av agenter, en baserad på att förutsäga sannolikheten för att en låda kommer att verifieras positivt, och den andra baserad på förstärkning lärande. Vi visar att (1) våra agenter kan lära sig effektiva annoteringsstrategier i flera scenarier, automatiskt anpassa sig till bild svårigheten, den önskade kvaliteten på lådorna, och detektor styrka; (2) i alla scenarier resulterande annotering dialoger påskyndar notation jämfört med manuell låda ritning ensam och boxverifiering, samtidigt överträffar någon fast kombination av verifiering och ritning i de flesta scenarier; (3) i ett realistiskt scenario där detektorn iterativt omskolas, våra agenter utvecklar en rad strategier som återspeglar den skiftande kompromissen mellan verifiering och ritning när detektorn växer starkare.
I REF utbildar de en agent att automatiskt välja mellan att be en notator att manuellt rita en avgränsande låda eller att verifiera en maskingenererad låda.
Learning Intelligent Dialogs for Bounding Box Annotation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}