論文の概要: Demonstration of MaskSearch: Efficiently Querying Image Masks for Machine Learning Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06563v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 18:27:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 16:18:39.541567
• Title: Demonstration of MaskSearch: Efficiently Querying Image Masks for Machine Learning Workflows
• Title（参考訳）: MaskSearchのデモ: 機械学習ワークフローのための画像マスクの効率的なクエリ
• Authors: Lindsey Linxi Wei, Chung Yik Edward Yeung, Hongjian Yu, Jingchuan Zhou, Dong He, Magdalena Balazinska,
• Abstract要約: MaskSearchは、機械学習モデルによって生成された画像マスクのデータベース上でのクエリを高速化するシステムである。 マスク特性に基づいて画像とそれに対応するマスクを検索するための新しいカテゴリのクエリを形式化し、高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7576528194977965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate MaskSearch, a system designed to accelerate queries over databases of image masks generated by machine learning models. MaskSearch formalizes and accelerates a new category of queries for retrieving images and their corresponding masks based on mask properties, which support various applications, from identifying spurious correlations learned by models to exploring discrepancies between model saliency and human attention. This demonstration makes the following contributions:(1) the introduction of MaskSearch's graphical user interface (GUI), which enables interactive exploration of image databases through mask properties, (2) hands-on opportunities for users to explore MaskSearch's capabilities and constraints within machine learning workflows, and (3) an opportunity for conference attendees to understand how MaskSearch accelerates queries over image masks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルによって生成された画像マスクのデータベース上でのクエリを高速化するシステムであるMaskSearchを実演する。 MaskSearchは、マスク特性に基づいて画像とそれに対応するマスクを検索するための新しいカテゴリを形式化し、高速化する。 1) MaskSearchのグラフィカルユーザインターフェース(GUI)の導入により、マスクプロパティによるイメージデータベースのインタラクティブな探索が可能になり、(2) MaskSearchの能力と機械学習ワークフロー内での制約をユーザが探究するためのハンズオンの機会、(3) MaskSearchがイメージマスク上でクエリをどのように加速するかを理解するためのカンファレンス参加者の機会である。

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