論文の概要: Accelerating the creation of instance segmentation training sets through bounding box annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11563v1
• Date: Mon, 23 May 2022 18:37:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 14:30:11.736810
• Title: Accelerating the creation of instance segmentation training sets through bounding box annotation
• Title（参考訳）: 境界ボックスアノテーションによるインスタンスセグメンテーショントレーニングセット作成の高速化
• Authors: Niels Sayez and Christophe De Vleeschouwer
• Abstract要約: 我々の研究は、半自動的なアプローチに基づいて、インスタンスを3つのステップで記述することを提案する。 極端点の唯一の定義は、マスクが完全に手動で記述された場合、最大10倍の資源を必要とするモデル精度をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.85927871251385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Collecting image annotations remains a significant burden when deploying CNN in a specific applicative context. This is especially the case when the annotation consists in binary masks covering object instances. Our work proposes to delineate instances in three steps, based on a semi-automatic approach: (1) the extreme points of an object (left-most, right-most, top, bottom pixels) are manually defined, thereby providing the object bounding-box, (2) a universal automatic segmentation tool like Deep Extreme Cut is used to turn the bounded object into a segmentation mask that matches the extreme points; and (3) the predicted mask is manually corrected. Various strategies are then investigated to balance the human manual annotation resources between bounding-box definition and mask correction, including when the correction of instance masks is prioritized based on their overlap with other instance bounding-boxes, or the outcome of an instance segmentation model trained on a partially annotated dataset. Our experimental study considers a teamsport player segmentation task, and measures how the accuracy of the Panoptic-Deeplab instance segmentation model depends on the human annotation resources allocation strategy. It reveals that the sole definition of extreme points results in a model accuracy that would require up to 10 times more resources if the masks were defined through fully manual delineation of instances. When targeting higher accuracies, prioritizing the mask correction among the training set instances is also shown to save up to 80\% of correction annotation resources compared to a systematic frame by frame correction of instances, for a same trained instance segmentation model accuracy.
• Abstract（参考訳）: 特定のアプリケーションコンテキストでCNNをデプロイする場合、イメージアノテーションの収集は依然として大きな負担となる。 特に、アノテーションがオブジェクトインスタンスをカバーするバイナリマスクで構成されている場合です。 本研究は,(1)物体の極端点(最左端,最上端,最下端,最下端)を手動で定義し,オブジェクト境界ボックスを提供すること,(2)Deep Extreme Cutのような普遍的な自動セグメンテーションツールを用いて,限界点と一致するセグメンテーションマスクに変換すること,(3)予測マスクを手動で修正することを提案する。 次に、他のインスタンス境界ボックスとの重なり合いに基づいて、インスタンスマスクの修正が優先される場合や、部分的に注釈付きデータセットでトレーニングされたインスタンスセグメンテーションモデルの結果など、人手によるアノテーションリソースをバウンディングボックス定義とマスク修正のバランスをとるための様々な戦略が検討される。 本研究では,teamsport playerのセグメンテーションタスクを考察し,panoptic-deeplabインスタンスセグメンテーションモデルの精度がヒューマンアノテーションリソース割り当て戦略に依存するかを測定する。 極点の唯一の定義は、マスクが完全に手動で記述されたインスタンスによって定義された場合、最大10倍のリソースを必要とするモデル精度をもたらす。 より高い精度を目標とする場合、トレーニングセットインスタンス間でマスク補正を優先順位付けすると、同じトレーニングインスタンス分割モデルの精度で、インスタンスのフレーム補正による体系的なフレームに比べて最大80%の修正アノテーションリソースが節約される。

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