通过在线视觉反馈高效收集二维目标检测训练数据集

训练基于深度学习的视觉系统需要人工标注大量图像。此类人工标注极为耗时耗力。尽管以往研究试图消除标注所需的工作量，但图像收集所需的工作量仍被保留。为此，我们提出一种使用 Web 应用的人在回路数据集收集方法。为了通过以愉悦的方式鼓励收集多视角物体图像数据集来平衡工作量和性能从而增强积极性，我们提出三类在线视觉反馈特征以跟踪收集状态的进度。我们的实验深入研究了各特征对收集性能和操作质量的影响。结果表明了标注与目标检测的可行性。