論文の概要: A semantics-driven methodology for high-quality image annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14119v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 11:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 12:38:56.822842
• Title: A semantics-driven methodology for high-quality image annotation
• Title（参考訳）: 高画質画像アノテーションのためのセマンティクス駆動手法
• Authors: Fausto Giunchiglia, Mayukh Bagchi and Xiaolei Diao
• Abstract要約: 本稿では,統合自然言語処理,知識表現,コンピュータビジョンの方法論であるvTelosを提案する。 vTelosの重要な要素は、WordNetのレキシコセマンティック階層を、自然言語ラベルの意味を提供する主要な手段として利用することである。 この手法はImageNet階層のサブセットをポップアップさせるイメージ上で検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7590051176368915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent work in Machine Learning and Computer Vision has highlighted the presence of various types of systematic flaws inside ground truth object recognition benchmark datasets. Our basic tenet is that these flaws are rooted in the many-to-many mappings which exist between the visual information encoded in images and the intended semantics of the labels annotating them. The net consequence is that the current annotation process is largely under-specified, thus leaving too much freedom to the subjective judgment of annotators. In this paper, we propose vTelos, an integrated Natural Language Processing, Knowledge Representation, and Computer Vision methodology whose main goal is to make explicit the (otherwise implicit) intended annotation semantics, thus minimizing the number and role of subjective choices. A key element of vTelos is the exploitation of the WordNet lexico-semantic hierarchy as the main means for providing the meaning of natural language labels and, as a consequence, for driving the annotation of images based on the objects and the visual properties they depict. The methodology is validated on images populating a subset of the ImageNet hierarchy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とコンピュータビジョンにおける最近の研究は、ground truth object recognition benchmarkデータセット内に様々な種類の体系的欠陥があることを強調している。 我々の基本的な特徴は、これらの欠陥は画像に符号化された視覚情報とそれらに注釈を付けるラベルの意図した意味との間に存在する多対多のマッピングに根ざしているということだ。 その結果、現在のアノテーションプロセスはほとんど仕様が不明確であり、アノテータの主観的な判断に多くの自由が残されている。 本稿では, 自然言語処理, 知識表現, コンピュータビジョンの方法論であるvTelosを提案する。その目的は, 暗黙的に意図する意味意味論を明確にすることであり, 主観的選択の数と役割を最小化することである。 vtelos の重要な要素は、自然言語ラベルの意味を提供する主要な手段として wordnet lexico-semantic hierarchy を活用し、結果として、オブジェクトと彼らが描いた視覚特性に基づいて画像のアノテーションを駆動することである。 この方法論はimagenet階層のサブセットをポピュレートするイメージ上で検証される。

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