Zobrazeno 1 - 10
of 18
pro vyhledávání: '"Uijlings, Jasper R. R."'
This paper aims to reduce the time to annotate images for panoptic segmentation, which requires annotating segmentation masks and class labels for all object instances and stuff regions. We formulate our approach as a collaborative process between an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1906.06798
We address interactive full image annotation, where the goal is to accurately segment all object and stuff regions in an image. We propose an interactive, scribble-based annotation framework which operates on the whole image to produce segmentations
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1812.01888
We introduce Fluid Annotation, an intuitive human-machine collaboration interface for annotating the class label and outline of every object and background region in an image. Fluid annotation is based on three principles: (I) Strong Machine-Learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.07527
Manually annotating object bounding boxes is central to building computer vision datasets, and it is very time consuming (annotating ILSVRC [53] took 35s for one high-quality box [62]). It involves clicking on imaginary corners of a tight box around
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1708.02750
Training object class detectors typically requires a large set of images with objects annotated by bounding boxes. However, manually drawing bounding boxes is very time consuming. In this paper we greatly reduce annotation time by proposing center-cl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1704.06189
Training object class detectors typically requires a large set of images in which objects are annotated by bounding-boxes. However, manually drawing bounding-boxes is very time consuming. We propose a new scheme for training object detectors which on
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1602.08405
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Duta, Ionut C., Uijlings, Jasper R. R., Nguyen, Tuan A., Aizawa, Kiyoharu, Hauptmann, Alexander G., Ionescu, Bogdan, Sebe, Nicu
Publikováno v:
2016 14th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI); 2016, p1-6, 6p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.