論文の概要: Label Assistant: A Workflow for Assisted Data Annotation in Image Segmentation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13970v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 19:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 11:55:43.546680
• Title: Label Assistant: A Workflow for Assisted Data Annotation in Image Segmentation Tasks
• Title（参考訳）: label assistant: 画像分割タスクにおけるデータアノテーションを支援するワークフロー
• Authors: Marcel P. Schilling, Luca Rettenberger, Friedrich M\"unke, Haijun Cui, Anna A. Popova, Pavel A. Levkin, Ralf Mikut, Markus Reischl
• Abstract要約: 本稿では,アノテーションプロセスを支援する汎用ワークフローを提案し,抽象レベルでメソッドについて議論する。 これにより、将来性のあるサンプル、画像前処理、ラベル前処理、ラベル検査、アノテーションの後処理などに焦点を当てる可能性について検討する。 さらに,ハイブリッドタッチスクリーン/ラップトップデバイスにネストしたフレキシブルで拡張可能なソフトウェアプロトタイプの開発により,提案手法の実装を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8135412538980286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research in the field of computer vision strongly focuses on deep learning architectures to tackle image processing problems. Deep neural networks are often considered in complex image processing scenarios since traditional computer vision approaches are expensive to develop or reach their limits due to complex relations. However, a common criticism is the need for large annotated datasets to determine robust parameters. Annotating images by human experts is time-consuming, burdensome, and expensive. Thus, support is needed to simplify annotation, increase user efficiency, and annotation quality. In this paper, we propose a generic workflow to assist the annotation process and discuss methods on an abstract level. Thereby, we review the possibilities of focusing on promising samples, image pre-processing, pre-labeling, label inspection, or post-processing of annotations. In addition, we present an implementation of the proposal by means of a developed flexible and extendable software prototype nested in hybrid touchscreen/laptop device.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野における最近の研究は、画像処理問題に取り組むためのディープラーニングアーキテクチャに重点を置いている。 ディープニューラルネットワークはしばしば複雑な画像処理シナリオにおいて考慮される。なぜなら従来のコンピュータビジョンアプローチは複雑な関係のために開発や限界に達するのに高価であるからである。 しかし、一般的な批判は、ロバストパラメータを決定するために大きな注釈付きデータセットが必要であることである。 人間の専門家による画像の注釈付けは時間がかかり、手間がかかり、費用がかかる。 したがって、アノテーションの簡素化、ユーザの効率向上、アノテーションの品質向上をサポートする必要がある。 本稿では,アノテーションプロセスを支援する汎用ワークフローを提案し,抽象レベルでメソッドについて議論する。 そこで我々は,将来性のあるサンプル,画像前処理,ラベル前処理,ラベル検査,アノテーションの後処理などに注目した。 さらに,ハイブリッドタッチスクリーン/ラップトップデバイスにネストしたフレキシブルで拡張可能なソフトウェアプロトタイプの開発により,提案手法の実装を提案する。

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