Vi föreslår tvetydigheten problem för förgrundsobjekt segmentering uppgift och motivera vikten av att uppskatta och redovisa för denna tvetydighet när design vision system. Specifikt skiljer vi mellan bilder som leder flera annoterare att segmentera olika förgrundsobjekt (ambiguous) jämfört med mindre inter-annotator skillnader av samma objekt. Med bilder från åtta allmänt använda datauppsättningar, vi crowdsource märka bilderna som "ambikuösa" eller "inte tvetydiga" att segmentera för att skapa en ny datauppsättning som vi kallar STATIC. Med hjälp av STATIC utvecklar vi ett system som automatiskt förutspår vilka bilder som är tvetydiga. Experiment visar fördelen med vårt förutsägelsesystem jämfört med befintliga saltbaserade metoder på bilder från synriktmärken och bilder tagna av blinda människor som försöker känna igen objekt i sin omgivning. Slutligen inför vi ett crowdsourcing system för att uppnå kostnadsbesparingar för att samla in mångfalden av alla giltiga "grundläggande sanning" förgrundsobjekt segmenteringar genom att samla in extra segmenteringar endast när tvetydighet förväntas. Experiment visar att vårt system eliminerar upp till 47% av människans ansträngningar jämfört med befintliga crowdsourcing metoder utan förlust i att fånga mångfalden av mark sanningar.
Ett annat system bestämmer hur mycket mänsklig ansträngning att fördela per bild för att segmentera mångfalden av rimliga förgrundsobjekt i ett parti bilder REF.
Predicting Foreground Object Ambiguity and Efficiently Crowdsourcing the Segmentation(s)
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}