論文の概要: A Guide for Manual Annotation of Scientific Imagery: How to Prepare for Large Projects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14801v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 15:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.510526
• Title: A Guide for Manual Annotation of Scientific Imagery: How to Prepare for Large Projects
• Title（参考訳）: 科学画像のマニュアルアノテーションガイド:大規模プロジェクトの準備方法について
• Authors: Azim Ahmadzadeh, Rohan Adhyapak, Armin Iraji, Kartik Chaurasiya, V Aparna, Petrus C. Martens,
• Abstract要約: 本稿ではアノテーションプロジェクトのためのドメインに依存しない準備ガイドを提供する。 成功の度合い、アノテーションの主題、プロジェクトの目標、データ可用性、重要なチームの役割といった概念に対処します。 アノテーションの品質と効率を改善するためのツールと技術が推奨されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1770746401186933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the high demand for manually annotated image data, managing complex and costly annotation projects remains under-discussed. This is partly due to the fact that leading such projects requires dealing with a set of diverse and interconnected challenges which often fall outside the expertise of specific domain experts, leaving practical guidelines scarce. These challenges range widely from data collection to resource allocation and recruitment, from mitigation of biases to effective training of the annotators. This paper provides a domain-agnostic preparation guide for annotation projects, with a focus on scientific imagery. Drawing from the authors' extensive experience in managing a large manual annotation project, it addresses fundamental concepts including success measures, annotation subjects, project goals, data availability, and essential team roles. Additionally, it discusses various human biases and recommends tools and technologies to improve annotation quality and efficiency. The goal is to encourage further research and frameworks for creating a comprehensive knowledge base to reduce the costs of manual annotation projects across various fields.
• Abstract（参考訳）: 手動でアノテートされた画像データに対する高い需要にもかかわらず、複雑でコストのかかるアノテーションプロジェクトを管理することは、まだ未解決のままである。 これは部分的には、そのようなプロジェクトをリードするためには、特定のドメインエキスパートの専門知識から外れることの多い、多種多様な相互接続された課題を扱う必要があるという事実がある。 これらの課題は、データ収集からリソース割り当てや採用、バイアス軽減からアノテータの効果的なトレーニングまで幅広い。 本稿では、アノテーションプロジェクトのためのドメインに依存しない準備ガイドを提供し、科学的イメージに焦点をあてる。 著者による大規模な手動のアノテーションプロジェクト管理の経験から、成功度測定、アノテーションの主題、プロジェクトの目標、データ可用性、重要なチームの役割など、基本的な概念に対処する。 さらに、さまざまな人間のバイアスについて論じ、アノテーションの品質と効率を改善するためのツールや技術を推奨している。 目標は、様々な分野にわたる手動アノテーションプロジェクトのコストを削減するために、包括的な知識ベースを構築するためのさらなる研究とフレームワークを促進することである。

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