論文の概要: "ScatSpotter" 2024 -- A Distributed Dog Poop Detection Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16473v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 04:05:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:50.780646
• Title: "ScatSpotter" 2024 -- A Distributed Dog Poop Detection Dataset
• Title（参考訳）: ScatSpotter"2024 -- 分散型犬のうんち検出データセット
• Authors: Jon Crall,
• Abstract要約: 現在42ギガバイトの犬糞の電話画像のデータセットを新たに導入しました。 6kのフル解像度イメージと4kの詳細なポリゴンアノテーションがある。 画像の収集とアノテーションは2020年後半に開始され、データセットは約1GB成長している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We introduce a new -- currently 42 gigabyte -- ``living'' dataset of phone images of dog feces, annotated with manually drawn or AI-assisted polygon labels. There are 6k full resolution images and 4k detailed polygon annotations. The collection and annotation of images started in late 2020 and the dataset grows by roughly 1GB a month. We train VIT and MaskRCNN baseline models to explore the difficulty of the dataset. The best model achieves a pixelwise average precision of 0.858 on a 691-image validation set and 0.847 on a small independently captured 30-image contributor test set. The most recent snapshot of dataset is made publicly available through three different distribution methods: one centralized (Girder) and two decentralized (IPFS and BitTorrent). We study of the trade-offs between distribution methods and discuss the feasibility of each with respect to reliably sharing open scientific data. The code to reproduce the experiments is hosted on GitHub, and the data is published under the Creative Commons Attribution 4.0 International license. Model weights are made publicly available with the dataset. Experimental hardware, time, energy, and emissions are quantified.
• Abstract（参考訳）: 現在42ギガバイトの「生きた」犬の糞の電話画像データセットを導入し、手書きまたはAI支援のポリゴンラベルで注釈を付けました。 6kのフル解像度イメージと4kの詳細なポリゴンアノテーションがある。 画像の収集とアノテーションは2020年後半に始まり、データセットは約1GB成長した。 データセットの難しさを探るため、VITとMaskRCNNのベースラインモデルをトレーニングする。 最良のモデルでは、691イメージの検証セットで0.858の画素平均精度、30イメージの独立に捕獲された小さなコントリビュータテストセットで0.847の画素平均精度が達成される。 最新のデータセットのスナップショットは、中央集権型(Girder)と分散型(IPFSとBitTorrent)の3つの分散メソッドを通じて公開されている。 配電方式間のトレードオフについて検討し、オープンな科学データを確実に共有する上で、それぞれの実現可能性について議論する。 実験を再現するコードはGitHubにホストされ、データはCreative Commons Attribution 4.0 Internationalライセンスで公開されている。 モデルウェイトはデータセットで公開されています。 実験ハードウェア、時間、エネルギー、エミッションが定量化される。

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