SALT：一种用于 RGB-D 视频序列的半自动标注工具
计算机视觉与模式识别
2021-02-23 v1 机器学习
机器人学
摘要
大规模标注数据集是现代深度学习技术的基本要素之一。因此，越来越需要能够尽可能直观地标注大量数据的工具。在本文中，我们介绍了 SALT，一种用于半自动标注 RGB-D 视频序列以生成完整六自由度（DoF）物体位姿的 3D 边界框，以及 RGB 和深度图的像素级实例分割掩码的工具。除了通过多种插值技术进行边界框传播以及算法引导的实例分割外，我们的流程还提供内置的预处理功能以简化数据集创建过程。通过充分利用 SALT，边界框创建的标注时间最多可减少 33.95 倍，RGB 分割最多可减少 8.55 倍，且不影响自动生成真值的质量。
引用
@article{arxiv.2102.10820,
title = {SALT: A Semi-automatic Labeling Tool for RGB-D Video Sequences},
author = {Dennis Stumpf and Stephan Krauß and Gerd Reis and Oliver Wasenmüller and Didier Stricker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.10820},
year = {2021}
}
备注
VISAPP 2021 full paper (9 pages, 6 figures), published by SciTePress: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=ywQZ3GZrka8=&t=1