Validating Bounding Box Annotations

Validating Bounding Box Annotations

摘要

Uber开发了一套基于机器学习的视频边界框标注验证系统，用于自动检测标注错误。该系统通过分析视觉、运动和坐标特征，结合XGBoost分类器，实时识别ID交换和位置跳跃等常见错误。面对不同场景的复杂性，如物体大小、运动速度和相机抖动等挑战，系统采用滑动窗口和聚类技术提升准确性。目前已在内部工具uLabel中部署，显著提高了数据质量，未来将支持更多错误类型检测。