論文の概要: Interactive Interface For Semantic Segmentation Dataset Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23470v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 02:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.895982
• Title: Interactive Interface For Semantic Segmentation Dataset Synthesis
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションデータセット合成のための対話インタフェース
• Authors: Ngoc-Do Tran, Minh-Tuan Huynh, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le,
• Abstract要約: 視覚データ合成のためのモジュールプラットフォームであり,ユーザフレンドリなインターフェースであるSynthLabを紹介する。 各モジュールはコンピュータビジョンタスクの異なる側面を処理し、柔軟性と適応性を向上させる。 対話的でユーザフレンドリーなインターフェースにより、ユーザはドラッグ&ドロップアクションを通じて、データパイプラインをすばやくカスタマイズできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.193340794653261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of AI and computer vision has significantly increased the demand for high-quality annotated datasets, particularly for semantic segmentation. However, creating such datasets is resource-intensive, requiring substantial time, labor, and financial investment, and often raises privacy concerns due to the use of real-world data. To mitigate these challenges, we present SynthLab, consisting of a modular platform for visual data synthesis and a user-friendly interface. The modular architecture of SynthLab enables easy maintenance, scalability with centralized updates, and seamless integration of new features. Each module handles distinct aspects of computer vision tasks, enhancing flexibility and adaptability. Meanwhile, its interactive, user-friendly interface allows users to quickly customize their data pipelines through drag-and-drop actions. Extensive user studies involving a diverse range of users across different ages, professions, and expertise levels, have demonstrated flexible usage, and high accessibility of SynthLab, enabling users without deep technical expertise to harness AI for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: AIとコンピュータビジョンの急速な進歩により、特にセマンティックセグメンテーションにおいて、高品質な注釈付きデータセットの需要が大幅に増加した。 しかし、そのようなデータセットの作成はリソース集約的であり、相当な時間、労働力、金融投資を必要とし、現実世界のデータの使用によってプライバシー上の懸念を生じさせることが多い。 これらの課題を軽減するために,視覚データ合成のためのモジュールプラットフォームとユーザフレンドリなインターフェースを備えたSynthLabを提案する。 SynthLabのモジュールアーキテクチャにより、メンテナンスが容易になり、集中型更新によるスケーラビリティが向上し、新機能のシームレスな統合が可能になる。 各モジュールはコンピュータビジョンタスクの異なる側面を処理し、柔軟性と適応性を向上させる。 一方、対話的かつユーザフレンドリなインターフェースにより、ユーザはドラッグ&ドロップアクションを通じて、データパイプラインをすばやくカスタマイズできる。 さまざまな年齢、専門職、専門職レベルにわたる多様なユーザによる広範なユーザスタディは、SynthLabの柔軟な使用方法と高いアクセシビリティを実証している。

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