annotation efficiency | BriefGPT

关键词annotation efficiency

搜索结果 - 9

实时医学视频标注的即时点注释
我们提出了一种即时视频标注的方法来提高标注效率，通过在实时视频中保持光标在对象上的持续单点注释，减少传统标注方法中的暂停和重复导航需求，从而实现了 3.2 倍的标注速度提升，并在开发的数据集上在等价的标注预算下取得了 6.51+-0.98
PDF2 months ago
SPAM 标签化：未来追踪器的高效注解
提高视频轨迹标注的效率有助于下一代数据密集型跟踪算法在大规模数据集上发展。我们引入了 SPAM，它是一个轨迹数据引擎，可在较少的人工介入下提供高质量的标签，通过利用预训练模型生成高质量的伪标签，并使用统一图形式解决时间上的轨迹注释，SPAM
PDF3 months ago
OpenAnnotate3D：多模式三维数据开放词汇自动标注系统
在大数据和大型模型的时代，用于自动标注多模态数据的功能对于自动驾驶和具身化人工智能等实际应用具有重要意义。本文介绍了 OpenAnnotate3D，一种开源开词汇库自动标注系统，可以为视觉和点云数据自动生成 2D 掩模、3D 掩模和 3D
PDF9 months ago
Corex：通过多模型协同推动复杂推理的边界
大型语言模型 (Corex) 通过引入多模型协作策略，在处理复杂任务时改善了推理过程的准确性、可靠性和可信度，通过实验证明协调多个大型语言模型的工作比现有方法表现出更好的性能，并促进了不同大型语言模型的标注效率。
PDF9 months ago
模型在模型循环事件指代消解标注中的表现如何？
本研究提出了一种基于模型的 - 循环注释方法，通过机器学习模型只建议有可能相互关联的事件对，以解决跨文档事件核心 ference 难以操作和认知负荷高的问题，并使用新的注释者为中心的召回 - 注释工作量平衡度量标准评估了该方法的有效性，最终
PDFa year ago
自然语言生成的主动学习
本文是第一次系统地研究了主动学习在文本生成方面的应用，研究表明现有的主动学习策略在文本生成场景下效果不佳，无法持续超越随机示例选择的基准线。
PDFa year ago
OCT 分割的注释高效学习
本文提出了一种基于自监督生成学习的、注释高效的 OCT 图像细分方法，该方法可以显著降低注释成本并加速训练，相比于 U-Net 模型，只需要约 10% 的数据就能达到相同的分割精度。
PDFa year ago
可迁移的视觉单词：利用解剖模式的语义进行自我监督学习
本研究提出了一个名为转移视觉单词（TransVW）的新概念，通过自我发现解决使用深度模型进行医学图像分析中的注释效率问题，可提高性能和快速收敛，降低注释成本，并增强泛化能力。
PDF3 years ago
ACL利用单词的汉字进行词汇义原预测
本研究提出一种结合内部字符信息和外部上下文信息的新型框架，用于汉语语言下的词汇语义预测任务，实验结果表明该方法可以提高语义标注的效率和一致性，对低频词仍然有较好的性能表现。
PDF6 years ago