研究目的
采用一种新颖策略的主动学习流程来辅助航拍图像标注过程，以减少整个过程中的人工交互次数。
研究成果
引入的主动学习标注框架通过综合考虑标注者的上下文信息，查询最佳待标注图像以降低标注成本。该方法在减少人工交互方面展现出良好效果，其中UC+C+EK再训练策略在整体性能和初始化鲁棒性方面表现最优。
研究不足
初始化步骤至关重要，可能需要进一步研究以确保鲁棒性。扩展到更大数据集时，可能需要增量分类器和非平凡的停止准则。
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[IEEE 2018年基于内容的多媒体索引国际会议（CBMI）- 拉罗谢尔（2018.9.4-2018.9.6）] 2018年基于内容的多媒体索引国际会议（CBMI）- 环境调查中辅助航空图像标注的主动学习方法
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DOI：10.1109/cbmi.2018.8516511
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
如今，遥感技术通过航拍影像极大简化了环境评估工作。这类数据通常由人工操作员分析，导致解决方案成本高昂且难以扩展。在机器学习和图像处理领域，人们已开发出多种算法来加速并自动化这一复杂任务，但其主要共同前提是需要预先获取真实标记数据。然而对领域专家或工程师而言，手动标注目标物既耗时又繁琐。我们将标注问题重新表述为二元分类问题，提出采用主动学习流程（基于组查询策略）来辅助高成本的标注工作——考虑到可能需要全面上下文来辅助单个实例的标注，实际会查询整幅影像中所有实例的标签。我们定义了基于实例分布的评分机制来排序待标注影像，并推导出恰当的再训练步骤，在每次迭代中同步降低交互成本并提升分类器性能。通过对真实影像的数值研究评估算法表现，结果显示该分类率与所选再训练策略及用户交互次数呈现良好相关性。
作者：
Mathieu Laroze，Romain Dambreville，Chlo′e Friguet，Ewa Kijak，S′ebastien Lef`evre
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