Обзор сложности задач Playment показывает, что семантическая сегментация - одна из сложных задач для наших аннотаторов. Это вдохновило нас на автоматизацию аннотаций с достоверной информацией, чтобы сократить трудозатраты сотрудников и эффективно использовать наши ресурсы. В этой связи мы решили использовать существующие методы интерактивной сегментации для получения априорной карты, чтобы наши аннотаторы могли корректировать машинные решения по своему желанию, а не создавать метки с нуля...

Наш эксперимент по выяснению того, как качество достоверных данных существенно влияет на вашу алгоритмическую производительность Известно, что аннотации ограничивающего прямоугольника могут быть подвержены шуму. В зависимости от необработанных данных ограничивающие прямоугольники могут содержать больше объектов внутри своих границ, чем классифицированный объект. Этот шум влияет на обучение алгоритма. В этой статье мы рассмотрим влияние зашумленных аннотаций ограничивающего..