Análise do Erro Humano nos Rótulos de Bases de Dados de Detecção de Objetos

Abstract

Object detection is an important task in computer vision, applied in areas such as video surveillance, autonomous vehicles, and facial recognition. Advances in convolutional neural networks and deep learning have improved the accuracy of detection models, but the effectiveness of these systems depends on the quality of labeled datasets. Manual image annotation, especially in complex scenes with multiple objects, is a labor-intensive and error-prone process, which can compromise the performance of trained models. In this study, 30 participants conducted a labeling experiment, analyzing the influence of image complexity across three difficulty levels. Level 1 involved up to 4 objects, Level 2 from 4 to 10 objects, and Level 3 more than 10, with variations in the area occupied by each object and the classes represented. The results showed that increasing image complexity significantly raised the number of errors made, with variations in means and standard deviations. These findings highlight that discrepancies in manual labeling by different individuals can compromise the effectiveness of detection models.A detecção de objetos é uma tarefa importante em visão computacional, aplicada em áreas como vigilância por vídeo, veículos autônomos e reconhecimento facial. Avanços em redes neurais convolucionais e aprendizado profundo têm melhorado a precisão dos modelos de detecção, mas a eficácia desses sistemas depende da qualidade das bases de dados rotuladas. A anotação manual de imagens, especialmente em cenas complexas com múltiplos objetos, é um processo trabalhoso e suscetível a erros, o que pode comprometer o desempenho dos modelos treinados. Neste estudo, 30 participantes realizaram um experimento de rotulagem, analisando a influência da complexidade das imagens em três níveis de dificuldade. O Nível 1 envolvia até 4 objetos, o Nível 2 de 4 a 10 objetos, e o Nível 3 mais de 10, com variações na área ocupada por cada objeto e nas classes representadas. Os resultados mostraram que a complexidade crescente das imagens elevou significativamente o número de erros cometidos, com variações nas médias e desvios padrões. Esses resultados evidenciam que as discrepâncias na rotulagem manual de diferentes indivíduos podem comprometer a eficácia dos modelos de detecção