labeling efficiency | BriefGPT

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SPAM 标签化：未来追踪器的高效注解
提高视频轨迹标注的效率有助于下一代数据密集型跟踪算法在大规模数据集上发展。我们引入了 SPAM，它是一个轨迹数据引擎，可在较少的人工介入下提供高质量的标签，通过利用预训练模型生成高质量的伪标签，并使用统一图形式解决时间上的轨迹注释，SPAM
PDF3 months ago
重访视觉基础模型时代的主动学习
基于基础模型的主动学习策略通过利用稳定的表示形式，平衡不确定性估计和样本多样性，在标签效率方面取得了令人印象深刻的成果。
PDF5 months ago
ICCV利用不确定性和多样抽样的两步主动学习实例分割
我们提出了一种后期主动学习算法，该算法将基于不确定性的采样与基于多样性的采样相结合，不仅简单易实现，而且在各种数据集上都具有出色的表现，其实际应用在实际的高空图像数据集中增加了五倍的标注效率。
PDF9 months ago
ECCVD2ADA: 动态密度感知的主动域自适应语义分割
D2ADA is a framework for active domain adaptation in semantic segmentation, proposing an approach to acquire labels of s
PDF2 years ago
实体对齐的主动学习
本文提出了一个新的实体对齐标注框架，其中包括选择信息化实例、评估不同的主动和被动学习策略等内容，并发现被动学习方法在效率和性能上与主动学习方法相当。
PDF4 years ago
CVPR使用 Curve-GCN 进行快速交互式对象注释
该论文提出了一种新框架使用图形卷积网络（GCN）同时预测所有顶点，支持多边形或样条标注，提高了标注效率和自动化性能
PDF5 years ago