HAVANA：用于加速视频标注的分层随机近邻嵌入
计算机视觉与模式识别
2024-09-18 v1
摘要
视频标注是计算机视觉研究和应用中一项关键且耗时的任务。本文提出了一种新颖的标注流程，该流程使用预提取的特征和降维来加速时序视频标注过程。我们的方法使用分层随机近邻嵌入（HSNE）来创建视频特征的多尺度表示，使标注者能够高效地探索和标注大型视频数据集。与传统的线性方法相比，我们展示了在标注工作量上的显著改进，在对超过 12 小时视频进行标注时，所需点击次数减少了 10 倍以上。我们在多个数据集上的实验表明，我们的流程在各种场景下的有效性和鲁棒性。此外，我们研究了不同数据集下 HSNE 参数的最优配置。我们的工作为在视频理解时代扩大视频标注工作量提供了一个有前景的方向。
引用
@article{arxiv.2409.10641,
title = {HAVANA: Hierarchical stochastic neighbor embedding for Accelerated Video ANnotAtions},
author = {Alexandru Bobe and Jan C. van Gemert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10641},
year = {2024}
}