論文の概要: Noisy Annotation Refinement for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10456v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 09:39:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 22:01:01.054605
• Title: Noisy Annotation Refinement for Object Detection
• Title（参考訳）: 物体検出のためのノイズアノテーションリファインメント
• Authors: Jiafeng Mao, Qing Yu, Yoko Yamakata and Kiyoharu Aizawa
• Abstract要約: 本稿では,クラスラベルとバウンディングボックスのアノテーションの絡み合った雑音を持つデータセット上でオブジェクト検出器を訓練する新たな問題設定を提案する。 提案手法は, 絡み合った雑音を効率よく分離し, ノイズを補正し, 修正したアノテーションを用いて検出器を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.066070566714984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised training of object detectors requires well-annotated large-scale datasets, whose production is costly. Therefore, some efforts have been made to obtain annotations in economical ways, such as cloud sourcing. However, datasets obtained by these methods tend to contain noisy annotations such as inaccurate bounding boxes and incorrect class labels. In this study, we propose a new problem setting of training object detectors on datasets with entangled noises of annotations of class labels and bounding boxes. Our proposed method efficiently decouples the entangled noises, corrects the noisy annotations, and subsequently trains the detector using the corrected annotations. We verified the effectiveness of our proposed method and compared it with the baseline on noisy datasets with different noise levels. The experimental results show that our proposed method significantly outperforms the baseline.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出器の教師付きトレーニングには、十分な注釈付き大規模データセットが必要である。 そのため、クラウドソーシングなど、経済的な手法でアノテーションを得ることが試みられている。 しかし、これらの方法によって得られたデータセットは、不正確なバウンディングボックスや誤ったクラスラベルのようなノイズの多いアノテーションを含む傾向がある。 本研究では,クラスラベルとバウンディングボックスのアノテーションが絡み合ったデータセット上でオブジェクト検出器を訓練する新たな問題設定を提案する。 提案手法は, 絡み合った雑音を効率よく分離し, ノイズを補正し, 修正したアノテーションを用いて検出器を訓練する。 提案手法の有効性を検証し,ノイズレベルの異なる雑音データセットのベースラインと比較した。 実験の結果,提案手法がベースラインを大きく上回ることがわかった。

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