論文の概要: PanorAMS: Automatic Annotation for Detecting Objects in Urban Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14295v1
- Date: Tue, 30 Aug 2022 14:25:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-31 13:25:15.925276
- Title: PanorAMS: Automatic Annotation for Detecting Objects in Urban Context
- Title（参考訳）: PanorAMS: 都市環境における物体検出のための自動アノテーション
- Authors: Inske Groenen, Stevan Rudinac and Marcel Worring
- Abstract要約: 本研究では,都市環境情報に基づいてパノラマ画像のバウンディングボックスアノテーションを自動的に生成する手法を提案する。
高速かつ自動でオープンなデータソースのみから,都市データセットに対する大規模かつ高機能なアノテーションを取得する。
詳細な評価のために,パノラマ画像におけるボックスアノテーションのバウンディングのための効率的なクラウドソーシングプロトコルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.340826322549596
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large collections of geo-referenced panoramic images are freely available for
cities across the globe, as well as detailed maps with location and meta-data
on a great variety of urban objects. They provide a potentially rich source of
information on urban objects, but manual annotation for object detection is
costly, laborious and difficult. Can we utilize such multimedia sources to
automatically annotate street level images as an inexpensive alternative to
manual labeling? With the PanorAMS framework we introduce a method to
automatically generate bounding box annotations for panoramic images based on
urban context information. Following this method, we acquire large-scale,
albeit noisy, annotations for an urban dataset solely from open data sources in
a fast and automatic manner. The dataset covers the City of Amsterdam and
includes over 14 million noisy bounding box annotations of 22 object categories
present in 771,299 panoramic images. For many objects further fine-grained
information is available, obtained from geospatial meta-data, such as building
value, function and average surface area. Such information would have been
difficult, if not impossible, to acquire via manual labeling based on the image
alone. For detailed evaluation, we introduce an efficient crowdsourcing
protocol for bounding box annotations in panoramic images, which we deploy to
acquire 147,075 ground-truth object annotations for a subset of 7,348 images,
the PanorAMS-clean dataset. For our PanorAMS-noisy dataset, we provide an
extensive analysis of the noise and how different types of noise affect image
classification and object detection performance. We make both datasets,
PanorAMS-noisy and PanorAMS-clean, benchmarks and tools presented in this paper
openly available.
- Abstract（参考訳）: 地理的参照パノラマ画像の大規模なコレクションは、世界中の都市で自由に利用でき、また様々な都市オブジェクトの位置情報やメタデータを含む詳細な地図も利用できる。
都市オブジェクトに関する豊富な情報を提供するが、オブジェクト検出のための手動アノテーションは費用がかかり、手間がかかり、難しい。
このようなマルチメディアソースを使って、手動ラベリングに代わる安価な代用として、街路レベルの画像を自動的にアノテートできるだろうか?
panoramsフレームワークでは,都市環境情報に基づくパノラマ画像のバウンディングボックスアノテーションを自動生成する手法を導入する。
提案手法に従えば,オープンなデータソースのみを高速かつ自動で,大規模かつノイズの多い都市データセットのアノテーションを得ることができる。
このデータセットはアムステルダム市をカバーし、771,299パノラマ画像に含まれる22のオブジェクトカテゴリの1400万以上のノイズ境界ボックスアノテーションを含んでいる。
多くのオブジェクトに対して、構築値、関数、平均表面積などの地理空間メタデータから得られる詳細な情報も利用できる。
このような情報は、不可能ではないとしても、画像のみに基づいた手動ラベリングによって入手することは困難だっただろう。
詳細な評価のために,panorams-cleanデータセットである7,348イメージのサブセットに対して,147,075個の接地オブジェクトアノテーションを取得するためにデプロイする,パノラマ画像のバウンディングボックスアノテーションのための効率的なクラウドソーシングプロトコルを提案する。
PanorAMS-Noisyデータセットでは、ノイズの広範な分析と、異なる種類のノイズが画像分類と物体検出性能に与える影響について述べる。
我々は、この論文で提示されたデータセット、PanorAMSノイズとPanorAMSクリーン、ベンチマークとツールの両方を公開しています。
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