論文の概要: Cut your annotation cost: An empirical study on the use of weak, noisy, and SAM-generated annotations for segmentation network training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10600v1
• Date: Sun, 17 Dec 2023 04:26:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 15:45:58.348322
• Title: Cut your annotation cost: An empirical study on the use of weak, noisy, and SAM-generated annotations for segmentation network training
• Title（参考訳）: アノテーションコストを削減する:セグメンテーションネットワークトレーニングにおける弱、雑音、SAM生成アノテーションの使用に関する実証的研究
• Authors: Yixin Zhang, Shen Zhao, Hanxue Gu, Maciej A. Mazurowski
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くのイメージセグメンテーションタスクにデプロイされ、優れたパフォーマンスを実現している。 セグメンテーションをトレーニングするためのデータセットを作成するのは面倒で費用がかかる。 この問題を緩和するためには、バウンディングボックスやスクリブルのような弱いラベルのみを提供するか、オブジェクトのより正確な(ノイズの多い)アノテーションを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.293057751504122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have been deployed for many image segmentation tasks and achieved outstanding performance. However, preparing a dataset for training segmentation DNNs is laborious and costly since typically pixel-level annotations are provided for each object of interest. To alleviate this issue, one can provide only weak labels such as bounding boxes or scribbles, or less accurate (noisy) annotations of the objects. These are significantly faster to generate and thus result in more annotated images given the same time budget. However, the reduction in quality might negatively affect the segmentation performance of the resulting model. In this study, we perform a thorough cost-effectiveness evaluation of several weak and noisy labels. We considered 11 variants of annotation strategies and 4 datasets. We conclude that the common practice of accurately outlining the objects of interest is virtually never the optimal approach when the annotation time is limited, even if notable annotation time is available (10s of hours). Annotation approaches that stood out in such scenarios were (1) polygon-based annotation with few vertices, and (2) box annotations combined with the Segment Anything Model (SAM). In situations where unlimited annotation time was available, precise annotations still lead to the highest segmentation model performance.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くのイメージセグメンテーションタスクにデプロイされ、優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、DNNのセグメンテーションをトレーニングするためのデータセットの作成は、通常、興味のあるオブジェクトごとにピクセルレベルのアノテーションが提供されるため、面倒でコストがかかる。 この問題を軽減するために、バウンディングボックスやスクリブルのような弱いラベルしか提供できないし、オブジェクトの正確な(ノイズの多い)アノテーションも提供できない。 これらは生成が大幅に速くなり、結果として同じ時間予算でより注釈付きの画像が得られる。 しかし、品質の低下は結果モデルのセグメンテーション性能に悪影響を及ぼす可能性がある。 本研究では,弱音ラベルと雑音ラベルの費用対効果を徹底的に評価する。 11種類のアノテーション戦略と4つのデータセットを検討した。 注記時間が限られている場合(注記時間10秒)に、興味のある対象を正確にアウトラインする一般的な方法は、事実上最適なアプローチではないと結論付けている。 このようなシナリオで際立ったアノテーションアプローチは、(1)頂点がほとんどないポリゴンベースのアノテーション、(2)ボックスアノテーションとSAM(Segment Anything Model)の組み合わせである。 無制限のアノテーション時間が利用できる状況では、正確なアノテーションは最も高いセグメンテーションモデルのパフォーマンスをもたらす。

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