MetaBox: eine neuartige regionsbasierte Active Learning Methode für die semantische Bildsegmentierung
Für die Auswahl der zu annotierenden Regionen versuchen wir Bildbereiche zu bestimmen, die zu einem eine schlechte Segmentierungsqualität und zum anderen niedrig Kosten aufweisen.
Für die Erkennung der Segmentierungsqualität stellen wir ein Meta-Regressionsmodell auf, welches jedes Segment der ungelabelten und vorhergesagten Bilder beurteilt und ihre Genauigkeit schätzt.
Die Kostenschätzung basiert auf einer einfachen und praktisches Methode, die auf den Bildvorhersagen angewendet wird.
Die Experimente mit der Methode MetaBox+ zeigen, dass wir nahezu die gleiche KI Performance mit nur 10-30% der gesamten Annotationskosten erzielen.
Weiterhin weisen die Experimente und der Vergleich mit anderen Methoden auf interessante Erkenntnisse in Bezug auf Robustheit und der Hinzunahme einer Kostenschätzung auf.
