Vi introducerar Fluid Annotation, ett intuitivt människa-maskin samarbete gränssnitt för att kommentera klassens etikett och konturer av varje objekt och bakgrundsregion i en bild. Fluid annotation är baserad på tre principer: (I) Strong Machine-Learning hjälp. Vi utgår från resultatet av en stark neural nätverksmodell, som annotatorn kan redigera genom att korrigera etiketter av befintliga regioner, lägga till nya regioner för att täcka saknade objekt, och ta bort felaktiga regioner. Redigeringsåtgärderna assisteras också av modellen. (II) Full bild annotering i ett enda pass. I motsats till att utföra en rad små noteringsuppgifter i isolering [51, 68], Vi föreslår ett enhetligt gränssnitt för full bild annotation i ett enda pass. (III) Ge annoteraren kraft. Vi ger annoteraren möjlighet att välja vad man ska kommentera och i vilken ordning. Detta gör det möjligt att koncentrera sig på det som maskinen inte redan vet, dvs. sätta mänsklig ansträngning bara på de fel den gjort. Detta bidrar till att använda notbudgeten på ett effektivt sätt. Genom omfattande experiment på COCO+Stuff dataset [11, 51], Vi visar att Fluid Annotation leder till exakta annoteringar mycket effektivt, tar 3× mindre annotationstid än den populära LabelMe gränssnitt [70].
Nyligen föreslog REF Fluid Annotation, som också behandlar uppgiften full image annotation.
Fluid Annotation: A Human-Machine Collaboration Interface for Full Image Annotation
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}