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能動学習とタグ推薦を用いたオンライン映像アノテーションゲーム

机译:使用主动学习和标签推荐的在线视频注释游戏

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摘要

事物や情景のような,映像中のコンセプトを高精度に検出可能な分類器を構築するためには,人手によりコンセプトの有無がアノテーションされた大量の学習データが必要である.しかし,学習データの収集は,非常にコストが高い.そこで,インターネット上の大勢のユーザに着目して,“オンライン映像アノテーションゲーム”を開発した.つまり,このゲームを広く公開して,多くのユーザにプレイしてもらえば,効率的に学習データを収集できるようになる.特に,アノテーション効率を高めるために,“能動学習”を用いて,分類器の精度向上に有望な映像を選択し,ユーザにアノテーションしてもらうようにしている.ざらに,“タグ推薦”を用いて,意味のないアノテーションが行われないように,アノテーションすべきコンセプトを制御している.実験では,能動学習を用いて効率的にアノテーションできること,タグ推薦を用いてスムーズなゲーム進行が可能であることが示す.
机译:为了构造可以高精度地检测诸如事物和场景之类的图像中的概念的分类器,需要大量的学习数据,其中需要手动注释概念的存在或不存在。但是,收集训练数据非常昂贵。因此,我们专注于Internet上的大量用户,并开发了“在线视频注释游戏”。换句话说,如果该游戏可公开获得并由许多用户玩,则可以有效地收集训练数据。特别地,为了提高注释的效率,使用“主动学习”来选择有望改善分类器的准确性并让用户对其进行注释的图像。大致上,“标签推荐”用于控制要注释的概念,以便不执行无意义的注释。实验表明,主动学习可用于有效注释,标签推荐可用于平稳游戏进行。

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