Abstrakt. Att manuellt segmentera och märka objekt i videosekvenser är ganska tråkigt, men sådana kommentarer är värdefulla för inlärningsbaserade metoder för objekt- och aktivitetsigenkänning. Även om automatisk märkning förökning kan hjälpa, befintliga metoder bara propagera annoteringar från godtyckligt utvalda ramar (t.ex. den första) och så kan misslyckas med att bäst utnyttja den mänskliga insats som investeras. Vi definierar ett aktivt ramvalsproblem: välj k-ramar för manuell märkning, så att automatisk pixelnivåetikettutbredning kan fortsätta med minimalt förväntat fel. Vi föreslår en lösning som direkt knyter ett gemensamt ramurvalskriterium till de förutsagda felen i en flödesbaserad slumpmässig fältutbredningsmodell. Den väljer den uppsättning k-ramar som tillsammans minimerar den totala risken för felaktig märkning över hela sekvensen. Vi härleder en effektiv dynamisk programmeringslösning för att optimera kriteriet. Vidare visar vi hur man automatiskt avgör hur många totala ramar k ska märkas för att minimera den totala manuella ansträngningen att märka och korrigera spridningsfel. Vi demonstrerar vår metods tydliga fördelar jämfört med flera baslinjer, vilket sparar timmar av mänsklig ansträngning per video.
I ett arbete närmast vårt adresserar REF frame selection för etikettutbredning i video.
Active frame selection for label propagation in videos
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}