論文の概要: Towards Good Practices for Efficiently Annotating Large-Scale Image Classification Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12690v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 16:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 18:29:08.815529
• Title: Towards Good Practices for Efficiently Annotating Large-Scale Image Classification Datasets
• Title（参考訳）: 大規模画像分類データセットの効率的な注釈付けの実践に向けて
• Authors: Yuan-Hong Liao, Amlan Kar, Sanja Fidler
• Abstract要約: 多数の画像の分類ラベルを収集するための効率的なアノテーション戦略を検討する。 人間のラベリング作業を最小化するための修正とベストプラクティスを提案します。 ImageNet100の125kイメージサブセットのシミュレーション実験では、平均で0.35のアノテーションで80%のトップ-1の精度でアノテートできることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.61266099147053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data is the engine of modern computer vision, which necessitates collecting large-scale datasets. This is expensive, and guaranteeing the quality of the labels is a major challenge. In this paper, we investigate efficient annotation strategies for collecting multi-class classification labels for a large collection of images. While methods that exploit learnt models for labeling exist, a surprisingly prevalent approach is to query humans for a fixed number of labels per datum and aggregate them, which is expensive. Building on prior work on online joint probabilistic modeling of human annotations and machine-generated beliefs, we propose modifications and best practices aimed at minimizing human labeling effort. Specifically, we make use of advances in self-supervised learning, view annotation as a semi-supervised learning problem, identify and mitigate pitfalls and ablate several key design choices to propose effective guidelines for labeling. Our analysis is done in a more realistic simulation that involves querying human labelers, which uncovers issues with evaluation using existing worker simulation methods. Simulated experiments on a 125k image subset of the ImageNet100 show that it can be annotated to 80% top-1 accuracy with 0.35 annotations per image on average, a 2.7x and 6.7x improvement over prior work and manual annotation, respectively. Project page: https://fidler-lab.github.io/efficient-annotation-cookbook
• Abstract（参考訳）: データとは、大規模なデータセットの収集を必要とする、現代のコンピュータビジョンのエンジンである。 これは高価であり、ラベルの品質を保証することが大きな課題である。 本稿では,画像集合のための多クラス分類ラベルを収集するための効率的なアノテーション戦略について検討する。 ラベル付けのために学習モデルを利用する手法は存在するが、驚くほど一般的なアプローチは、人間に1ダータあたりのラベルの固定数を問い合わせ、それらを集約することである。 人間のアノテーションとマシン生成信念のオンライン共同確率的モデリングを先行研究として,人間のラベル付け労力を最小化するための修正とベストプラクティスを提案する。 具体的には,自己教師付き学習の進歩,アノテーションを半教師付き学習問題として見ること,落とし穴を特定し軽減すること,いくつかの重要な設計選択を省略してラベル付けの効果的なガイドラインを提案する。 既存の作業者シミュレーション手法を用いて評価を行った結果,人間のラベルを問合せするより現実的なシミュレーションを行った。 ImageNet100の125k画像サブセットのシミュレーション実験では、平均で0.35のアノテーションで80%のトップ-1の精度にアノテートでき、以前の作業と手動のアノテーションよりも2.7倍と6.7倍改善されている。 プロジェクトページ: https://fidler-lab.github.io/efficient-annotation-cookbook

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