目标检测定位误差是否影响人类表现与信任？
计算机视觉与模式识别
2024-02-01 v1 人机交互
摘要
边界框常用于向人类传达自动目标检测结果，以辅助人类完成多种任务。我们研究了边界框定位误差与人类任务表现之间的关系。我们通过一项视觉多目标计数任务的观察者表现研究，来衡量在不同边界框精度水平下人类的信任度和表现。结果表明，定位误差对人类准确度或对系统的信任度没有显著影响。召回率和精确率误差则会影响人类表现和信任度，这表明在人机任务中，基于F1分数优化算法更为有益。最后，本文提出了一种在多目标计数任务中使用中心点改进边界框的方法，显示出更好的性能和更强的对定位不准确性的适应能力。
引用
@article{arxiv.2401.17821,
title = {Do Object Detection Localization Errors Affect Human Performance and Trust?},
author = {Sven de Witte and Ombretta Strafforello and Jan van Gemert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.17821},
year = {2024}
}