计算机视觉中的众包

计算机视觉系统需要大量人工标注的数据以正确学习具有挑战性的视觉概念。众包平台为海量视觉感知任务提供了一种廉价的方法来获取人类知识与理解。在本综述中，我们描述了计算机视觉研究人员利用众包所收集的标注类型，以及他们如何在最小化标注工作的同时确保数据的高质量。我们首先讨论在经典（如物体识别）与近期（如视觉讲故事）视觉任务上的数据收集。随后，我们总结了用于创建有效数据收集界面与工作流的关键设计决策，并提出了智能选择最重要数据实例进行标注的策略。最后，我们对计算机视觉中众包的未来提出了一些思考。