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数据标注是一项不平凡的任务 ， 也是有监督学习管道的关键组成部分之一 。 这是一项需要大量手工工作的任务 。 那么 ， 我们可以让这些平凡、劳力密集和耗时的大部分工作由机器自动驱动 ， 目的是将大量的人类任务降到最低 。 我们用直观的方法关注这一普遍存在的问题 ， 以在很大程度上缓解标签有限或需要自己从头开始标记大量实例的瓶颈 。
注意：-我们的工具目前处于阿尔法测试阶段 。 目前 ， 我们设计的框架是基于MASKR-CNN和VIA注释格式的 。 我们还打算推广我们的原型 ， 使其包含不同的最新检测器 ， 例如YOLO和相应的YOLO兼容注释格式 。 此外 ， 我们还计划集成COCO注释格式 。 它值得集成所有不同的图像注释作为我们框架的一部分 ， 同时为工具提供不同的库 ， 即Torch、TensorFlow、Caffe等 。
来源：TechWeb

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