抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オブジェクトインスタンスの半自動アノテーションのための手法を提案した。最も現在の方法は画素ラベル付け問題としてオブジェクトセグメンテーションを治療が,ここで多角形予測タスクとしてそれを,最新のデータセットがアノテーションされているかを模倣した。特に,提案アプローチでは,画像を入力とし,対象を概説する多角形の頂点を生成する。これは注釈が望むように正確なセグメンテーションとして必要な生産ならばいつでも妨害とバーテックスを補正するヒト注釈を可能にした。は筆者らのアプローチが都市景観の全クラスを横切って4.7倍アノテーションプロセスをスピードアップすることを示したが,元のグランドトルースを持つIoUにおける78:4%一致を達成し,人の人間の注釈者間の典型的な一致と一致した。自動車に対して,著者らのスピードアップ因子は82:2%の一致に対して7.3である。さらに未知データセットに提案アプローチの汎化能力を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】