Track Anything Annotate：视频标注与计算机视觉模型数据集生成
计算机视觉与模式识别
2025-05-26 v1
摘要
现代机器学习方法需要大量标注数据，使得准备过程耗时且资源密集。在本文中，我们提出考虑基于视频跟踪和分割来构建标注和生成训练数据集的工具原型。我们研究了从技术选型到最终实现的不同方法来解决这一问题。开发的原型显著加速了数据集生成，与人工标注相比效果显著。所有资源均可在 https://github.com/lnikioffic/track-anything-annotate 获取。
引用
@article{arxiv.2505.17884,
title = {Track Anything Annotate: Video annotation and dataset generation of computer vision models},
author = {Nikita Ivanov and Mark Klimov and Dmitry Glukhikh and Tatiana Chernysheva and Igor Glukhikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.17884},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 11 figures