No Need to Sacrifice Data Quality for Quantity: Crowd-Informed Machine Annotation for Cost-Effective Understanding of Visual Data

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Klugmann, Christopher, Mahmood, Rafid, Hegde, Guruprasad, Kale, Amit, Kondermann, Daniel
Format:	Preprint
Publié:	2024
Sujets:	Human-Computer Interaction Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
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https://arxiv.org/abs/2409.00048