論文の概要: VILOD: A Visual Interactive Labeling Tool for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05317v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 19:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-14 20:41:04.919081
• Title: VILOD: A Visual Interactive Labeling Tool for Object Detection
• Title（参考訳）: VILOD:オブジェクト検出のためのビジュアルインタラクティブラベリングツール
• Authors: Isac Holm,
• Abstract要約: この論文は「VILOD:オブジェクト検出のためのビジュアルインタラクティブラベリングツール」を開発・研究している。 これによりユーザは、データ探索、モデル状態の解釈、AL提案、オブジェクト検出のための反復型HITLワークフロー内のさまざまなサンプル選択戦略の実装が可能になる。 この研究は、VILODで使用される異なる視覚誘導型ラベリング戦略が、競合するOD性能トラジェクトリをもたらすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of Object Detection (OD) using Deep Learning (DL) is often hindered by the significant challenge of acquiring large, accurately labeled datasets, a process that is time-consuming and expensive. While techniques like Active Learning (AL) can reduce annotation effort by intelligently querying informative samples, they often lack transparency, limit the strategic insight of human experts, and may overlook informative samples not aligned with an employed query strategy. To mitigate these issues, Human-in-the-Loop (HITL) approaches integrating human intelligence and intuition throughout the machine learning life-cycle have gained traction. Leveraging Visual Analytics (VA), effective interfaces can be created to facilitate this human-AI collaboration. This thesis explores the intersection of these fields by developing and investigating "VILOD: A Visual Interactive Labeling tool for Object Detection". VILOD utilizes components such as a t-SNE projection of image features, together with uncertainty heatmaps and model state views. Enabling users to explore data, interpret model states, AL suggestions, and implement diverse sample selection strategies within an iterative HITL workflow for OD. An empirical investigation using comparative use cases demonstrated how VILOD, through its interactive visualizations, facilitates the implementation of distinct labeling strategies by making the model's state and dataset characteristics more interpretable (RQ1). The study showed that different visually-guided labeling strategies employed within VILOD result in competitive OD performance trajectories compared to an automated uncertainty sampling AL baseline (RQ2). This work contributes a novel tool and empirical insight into making the HITL-AL workflow for OD annotation more transparent, manageable, and potentially more effective.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)を用いたオブジェクト検出(OD)の進歩は、大規模で正確なラベル付きデータセットを取得するという大きな課題によって妨げられることが多い。 アクティブラーニング(AL)のようなテクニックは、情報的サンプルをインテリジェントにクエリすることでアノテーションの労力を減らすことができるが、透明性が欠如し、専門家の戦略的洞察を制限し、採用されたクエリ戦略に沿わない情報的サンプルを見落としてしまう可能性がある。 これらの問題を緩和するため、人間の知性と直感を統合するHuman-in-the-Loop(HITL)アプローチは、機械学習ライフサイクルを通じて注目を集めている。 Visual Analytics(VA)を活用することで、この人間とAIのコラボレーションを促進する効果的なインターフェースを作成することができる。 この論文は、オブジェクト検出のためのビジュアルインタラクティブラベリングツール「VILOD: A Visual Interactive Labeling tools」を開発し、調査することで、これらの分野の交差点を探索する。 VILODは画像特徴のt-SNE投影のようなコンポーネントと不確実なヒートマップとモデル状態ビューを利用する。 データ探索、モデル状態の解釈、AL提案、ODのための反復型HITLワークフロー内での多様なサンプル選択戦略の実装をユーザに提供する。 比較ユースケースを用いた実証的な調査では、VILODがインタラクティブな可視化を通じて、モデルの状態とデータセットの特徴をより解釈可能(RQ1)にすることで、異なるラベル付け戦略の実装をいかに促進するかが実証された。 この結果,VILOD内における視覚誘導型ラベル付け手法は,自動不確実性サンプリングALベースライン(RQ2)と比較して,OD性能トラジェクトリーの競争性が高いことがわかった。 この研究は、ODアノテーションのHITL-ALワークフローをより透明で、管理可能で、潜在的に効果的にするための、新しいツールと経験的な洞察に貢献する。

関連論文リスト

• Underlying Semantic Diffusion for Effective and Efficient In-Context Learning [113.4003355229632]
  Underlying Semantic Diffusion (US-Diffusion)は、セマンティック学習、計算効率、文脈内学習能力を高める拡張拡散モデルである。 本稿では,フィードバック信号を利用したフィードバック支援学習(FAL)フレームワークを提案する。 また,高雑音レベルの時間ステップで高密度サンプリングを行うためのプラグイン・アンド・プレイの効率的なサンプリング戦略(ESS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T03:06:22Z)
• VERA: Generating Visual Explanations of Two-Dimensional Embeddings via Region Annotation [0.0]
  Visual Explanations via Region (VERA) は2次元埋め込みの視覚的説明を生成する自動埋め込みアノテーション手法である。 VERAは、埋め込み空間内の異なる領域を特徴付ける情報的説明を生成し、ユーザがその埋め込み風景を一目で概観することができる。 実世界のデータセット上でのVERAの利用について説明するとともに,本手法の有効性を比較ユーザスタディで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T10:23:03Z)
• Joint-Embedding Masked Autoencoder for Self-supervised Learning of Dynamic Functional Connectivity from the Human Brain [16.62883475350025]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、人間の脳ネットワークと表現型を区別するための動的機能接続の学習において、有望であることを示している。 本稿では,計算機ビジョンにおけるJEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)からインスピレーションを得た,時空間連成型自動エンコーダ(ST-JEMA)について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T04:49:41Z)
• DimVis: Interpreting Visual Clusters in Dimensionality Reduction With Explainable Boosting Machine [3.2748787252933442]
  DimVisは、DRプロジェクションの解釈アシスタントとして、教師付きExplainable Boosting Machine(EBM)モデルを使用するツールである。 本ツールは,視覚的クラスタにおける特徴関連性の解釈を提供することにより,高次元データ解析を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T04:50:36Z)
• Enhancing HOI Detection with Contextual Cues from Large Vision-Language Models [56.257840490146]
  ConCueは、HOI検出における視覚的特徴抽出を改善するための新しいアプローチである。 コンテクストキューをインスタンスと相互作用検出器の両方に統合するマルチトウワーアーキテクチャを用いたトランスフォーマーベースの特徴抽出モジュールを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T09:11:32Z)
• ALP: Action-Aware Embodied Learning for Perception [60.64801970249279]
  認知のための行動認識型身体学習(ALP)について紹介する。 ALPは、強化学習ポリシーと逆ダイナミクス予測目標を最適化することにより、行動情報を表現学習に組み込む。 ALPは、複数の下流認識タスクにおいて、既存のベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T21:51:04Z)
• Unified Visual Relationship Detection with Vision and Language Models [89.77838890788638]
  この研究は、複数のデータセットからラベル空間の結合を予測する単一の視覚的関係検出器のトレーニングに焦点を当てている。 視覚と言語モデルを活用した統合視覚関係検出のための新しいボトムアップ手法UniVRDを提案する。 人物体間相互作用検出とシーングラフ生成の双方による実験結果から,本モデルの競合性能が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T00:06:28Z)
• What Makes Good Contrastive Learning on Small-Scale Wearable-based Tasks? [59.51457877578138]
  本研究では,ウェアラブル型行動認識タスクにおけるコントラスト学習について検討する。 本稿では,PyTorchライブラリのtextttCL-HAR について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-12T06:10:15Z)
• Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning [82.46332224556257]
  本稿では,知識グラフ補完タスクにおけるユーザインタラクションデータを活用することで,新たな逆学習手法を提案する。 我々のジェネレータはユーザインタラクションデータから分離されており、識別器の性能を向上させるのに役立ちます。 利用者の暗黙の実体的嗜好を発見するために,グラフニューラルネットワークに基づく精巧な協調学習アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T05:47:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。