論文の概要: Label Anything: An Interpretable, High-Fidelity and Prompt-Free Annotator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02972v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 08:14:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:23:57.544416
• Title: Label Anything: An Interpretable, High-Fidelity and Prompt-Free Annotator
• Title（参考訳）: Label Anything: 解釈可能な高忠実でプロンプトフリーなアノテーション
• Authors: Wei-Bin Kou, Guangxu Zhu, Rongguang Ye, Shuai Wang, Ming Tang, Yik-Chung Wu,
• Abstract要約: 従来の手動ラベリングは、ロバストモデルをトレーニングするために大量のデータに注釈を付けるのに高コストである。 本稿では,解釈可能な高忠実度データアノテータとして機能するラベル随伴モデル (LAM) を提案する。 LAMは複数の実世界のデータセットに対して高忠実度アノテーション(ほぼ100%mIoU)を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.2532061585323
• License:
• Abstract: Learning-based street scene semantic understanding in autonomous driving (AD) has advanced significantly recently, but the performance of the AD model is heavily dependent on the quantity and quality of the annotated training data. However, traditional manual labeling involves high cost to annotate the vast amount of required data for training robust model. To mitigate this cost of manual labeling, we propose a Label Anything Model (denoted as LAM), serving as an interpretable, high-fidelity, and prompt-free data annotator. Specifically, we firstly incorporate a pretrained Vision Transformer (ViT) to extract the latent features. On top of ViT, we propose a semantic class adapter (SCA) and an optimization-oriented unrolling algorithm (OptOU), both with a quite small number of trainable parameters. SCA is proposed to fuse ViT-extracted features to consolidate the basis of the subsequent automatic annotation. OptOU consists of multiple cascading layers and each layer contains an optimization formulation to align its output with the ground truth as closely as possible, though which OptOU acts as being interpretable rather than learning-based blackbox nature. In addition, training SCA and OptOU requires only a single pre-annotated RGB seed image, owing to their small volume of learnable parameters. Extensive experiments clearly demonstrate that the proposed LAM can generate high-fidelity annotations (almost 100% in mIoU) for multiple real-world datasets (i.e., Camvid, Cityscapes, and Apolloscapes) and CARLA simulation dataset.
• Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)における学習型ストリートシーンセマンティック理解は,最近著しく進歩しているが,ADモデルの性能は注釈付きトレーニングデータの量と品質に大きく依存している。 しかし、従来の手動ラベリングは、ロバストモデルのトレーニングに必要な大量のデータに注釈をつけるのに高コストである。 このような手動ラベリングのコストを軽減するため,解釈可能で高忠実なデータアノテータとして機能するラベルアプライシングモデル(LAM)を提案する。 具体的には、まず、トレーニング済みの視覚変換器(ViT)を組み込んで、潜伏した特徴を抽出する。 ViTの上には、非常に少数のトレーニング可能なパラメータを持つセマンティッククラスアダプタ(SCA)と最適化指向のアンローリングアルゴリズム(OptOU)が提案されている。 SCAは、ViT抽出された機能を融合して、その後の自動アノテーションの基礎を固めるために提案されている。 OptOUは複数のカスケード層で構成されており、各層は最適化された定式化を含んでいて、その出力を可能な限り基礎的な真実と整合させるが、OptOUは学習ベースのブラックボックスの性質よりも解釈可能である。 加えて、SCAとOpsOUのトレーニングには、学習可能なパラメータの少ないため、1つの事前アノテーション付きRGBシードイメージしか必要としない。 複数の実世界のデータセット(Camvid、Cityscapes、Apolloscapes)とCARLAシミュレーションデータセットに対して、提案したLAMが高忠実度アノテーション(ほぼ100%mIoU)を生成可能であることを明らかに示している。

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