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[CVPR 2023] Towards Any Structural Pruning; LLMs / SAM / Diffusion / Transformers / YOLOv8 / CNNs
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:smile:博客论文列表：分系列整理
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半自动标注系统是基于BS架构，由鹏城实验室自主研发，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，
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This repo accompanies the research paper, ARKitScenes - A Diverse Real-World Dataset for 3D Indoor Scene Understanding Using Mobile RGB-D Data and contains the data, scripts to visualize and process assets, and training code described in our paper.
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