Utbildning objekt klass detektorer kräver vanligtvis en stor uppsättning bilder där objekt annoteras av gränsboxar. Dock är manuellt rita avgränsande-boxar mycket tidskrävande. Vi föreslår ett nytt system för utbildning objekt detektorer som endast kräver annoterare för att verifiera gräns-boxar som produceras automatiskt av inlärningsalgoritmen. Vårt schema itererar mellan omskolning av detektorn, omlokalisering av objekt i träningsbilderna, och mänsklig verifiering. Vi använder verifieringssignalen både för att förbättra omskolningen och för att minska sökytan för omlokalisering, vilket gör att dessa steg skiljer sig från vad som normalt görs i en svagt övervakad miljö. Omfattande experiment på PASCAL VOC 2007 visar att (1) med hjälp av mänsklig verifiering för att uppdatera detektorer och minska sökytan leder till snabb produktion av högkvalitativa begränsande-box annoteringar; (2) vårt system levererar detektorer som utför nästan lika bra som de utbildade i en fullt övervakad inställning, utan att någonsin dra någon begränsande-box; (3) eftersom verifieringsuppgiften är mycket snabb, vårt schema avsevärt minskar total annoteringstid med en faktor 6×-9×.
I REF föreslås en metod för att träna objektdetektorer som endast kräver annoterare för att verifiera gränsboxar som produceras automatiskt av inlärningsalgoritmen, för att minska kostnaden för annotering.
We Don’t Need No Bounding-Boxes: Training Object Class Detectors Using Only Human Verification
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}