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J-GLOBAL ID：202002233045221537   整理番号：20A1865227

多粒度監視による画像における意味論的オブジェクトの協調的アノテーション【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Annotation of Semantic Objects in Images with Multi-granularity Supervisions

著者 (3件)： Zhang Lishi (Beihang University, Beijing, China) ,  Fu Chenghan (Beihang University, Beijing, China) ,  Li Jia (Beihang University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’18  ページ： 474-482  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セマンティックオブジェクトのピクセルマスクは,多くのアプリケーションにおいて非常に有用であるが,しかし,それは注釈をつけています。本論文では,マルチ粒状性監視によるタグ付き画像における意味オブジェクトのピクセルマスクを効率的に生成するための協調アノテーションアプローチを提案した。一組のタグ付き画像を与えて,コンピュータエージェントを動的に生成して,タグによって記述されたセマンティックオブジェクトを大まかに局所化した。エージェントは,最初に大規模なオブジェクト提案を抽出し,次に,言語学的および視覚的に類似の画像からの弱いおよび強い監督の下で,また,以前に注釈付けされたオブジェクトのタグ関連ものを推論する。過剰完全辞書によるそのような監視を表現することにより,タグ関連提案は,それらのスパース符号化長に従ってポップアウトすることができ,次に二値ラベルを持つスーパーピクセルに変換した。その後,人間の注釈者は,フリッピングラベルによって注釈に参加して,クリックでスーパーピクセルを分割して,それはエージェントを同じタグで処理画像で偽陽性/陰性を回復するためにエージェントを教えるクリック監視として使用した。実験結果は,著者らのアプローチが注釈を促進でき,ラベルMeツールボックスにより生成されたものと一致するオブジェクトマスクを生成することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *意味論 ,  言語学 ,  画素 ,  応用プログラム ,  粒状性 ,  コンピュータ ,  エージェント ,  *アノテーション
準シソーラス用語： ツールキット ,  ポップアウト現象 ,  スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人間-エージェント協調 ,  オブジェクトアノテーション ,  スパースコーディング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 粒度 ,  意味論 ,  オブジェクト ,  協調 ,  アノテーション