SmartAnnotator：一种用于标注 RGBD 室内图像的交互工具
计算机视觉与模式识别
2014-03-25 v1
摘要
具有高质量几何（即分割）和结构（即片段在 3D 中如何相互关联）信息标注的 RGBD 图像，为大量场景和图像操纵应用提供了有价值的先验。虽然获取 RGBD 图像现在很简单，但对其进行自动或手动标注仍然具有挑战性，尤其是在杂乱嘈杂的环境中。我们提出了 SmartAnnotator，一个用于促进 RGBD 图像标注的交互系统。该系统执行像素分组、创建潜在的抽象立方体、推断 3D 物体交互以及各种假设生成等繁琐任务。用户只需浏览分割标签建议列表、确定选择，系统便会更新剩余的假设。随着物体的确定，待解决的歧义减少，过程速度加快。此外，随着更多场景被标注，系统基于从先前标注会话中学习到的结构和几何先验，能够提出更好的建议。我们在大量数据库场景上测试了我们的系统，并报告了相较于朴素低级标注工具的显著改进。
引用
@article{arxiv.1403.5718,
title = {SmartAnnotator: An Interactive Tool for Annotating RGBD Indoor Images},
author = {Yu-Shiang Wong and Hung-Kuo Chu and Niloy J. Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.5718},
year = {2014}
}
备注
10 pages