Att manuellt märka dataset med objektmasker är extremt tidskrävande. I detta arbete följer vi idén om att producera polygonala anteckningar av objekt interaktivt med människor-i-loopen. Vi introducerar flera viktiga förbättringar av modellen: 1) vi utformar en ny CNN encoder arkitektur, 2) visa hur man effektivt utbildar modellen med förstärkning Learning, och 3) avsevärt öka utdataupplösningen med hjälp av en Graph Neural Network, vilket gör det möjligt för modellen att korrekt kommentera högupplösta objekt i bilder. Omfattande utvärdering av Cityscapes dataset [8] visar att vår modell, som vi kallar Polygon-RNN++, avsevärt överträffar den ursprungliga modellen i både automatisk (10% absolut och 16% relativ förbättring i medel-IoU) och interaktiva lägen (kräver 50% färre klick av annoterare). Vi analyserar vidare det cross-domain scenario där vår modell är tränad på en datauppsättning, och används ut ur rutan på datauppsättningar från olika domäner. Resultaten visar att Polygon-RNN++ uppvisar kraftfulla generaliseringsmöjligheter, vilket ger betydande förbättringar jämfört med befintliga pixelbaserade metoder. Med hjälp av enkel finjustering online uppnår vi ytterligare en hög minskning av notationstiden för nya datauppsättningar, vilket för ett steg närmare ett interaktivt noteringsverktyg som ska användas i praktiken.
REF förbättrar polygon-RNN genom arkitekturändringar, utbildning med förstärkningslärande och ökad polygonal utgångsupplösning.
Efficient Interactive Annotation of Segmentation Datasets with Polygon-RNN++
{'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']}