Forschungssatz zu Überkopfbildern – eine annotierte Datenbibliothek – Werkzeuge zur Unterstützung der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Sehen

Wenn Fehler in Algorithmen zur Objekterkennung auftreten, haben Forscher möglicherweise begrenzte Informationen über die Ursachen des Fehlers. Zum Beispiel, hat der Algorithmus ein Ziel aufgrund von Verdeckung, Schatten, Kontrast oder einem anderen bekannten Mangel im Bereich des maschinellen Sehens nicht erkannt? Das Projekt zur Überkopfbildforschung (OIRDS) wird dazu beitragen, den Stand der Technik in der Bildverarbeitung und im maschinellen Sehen voranzubringen, indem es eine Open-Access, annotierte Bibliothek von Überkopf-Bildern bereitstellt, die es Forschern ermöglicht, die Leistung von Algorithmen anhand von Bild- und Zielattributen zu analysieren. Das OIRDS-Projekt hat einen Datensatz mit fast 1.000 gekennzeichneten Bildern produziert, die für die Entwicklung automatisierter Fahrzeugerkennungsalgorithmen geeignet sind. Diese Bilder enthalten ungefähr 1.800 gekennzeichnete Ziele. Für jedes Ziel liefert das OIRDS über 30 Annotationen und über 60 Statistiken, die das Ziel im Kontext des Bildes beschreiben.