Efficient Interactive Annotation of Segmentation Datasets with Polygon-RNN

Manually labeling datasets with object masks is extremely time consuming. In this work, we follow the idea of Polygon-RNN [4] to produce polygonal annotations of objects interactively using humans-in-the-loop. We introduce several important improvements to the model: 1) we design a new CNN encoder a...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition S. 859 - 868
Hauptverfasser:	Acuna, David, Ling, Huan, Kar, Amlan, Fidler, Sanja
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.06.2018
Schlagworte:	Computer architecture Decoding Labeling Neural networks Predictive models Training
ISSN:	1063-6919
Online-Zugang:	Volltext
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