SamSmartLabel是一款基于C#和WPF的智能图像标注工具，利用MobileSam模型实现高效、准确的自动标注，支持多种标注方式，显著提升工作效率和用户体验。

本研究提出了一种多阶段框架，旨在解决作业数据的自动标注与职业分类问题，提高分类精度，适应多标签技能分类，提供实用解决方案。

本研究提出了一种利用开源大语言模型（LLM）进行自动标注的方法，旨在降低机器学习项目中获取标注数据的成本。通过新的检索增强分类方法（RAC），显著提升了高基数任务的标注性能，实现了标注质量与覆盖率的平衡。

本文分析了基于阈值的自动标注系统，探讨了人工标注验证数据量对机器标注数据质量的影响。研究发现，潜在易受攻击函数能显著提高漏洞预测模型性能，并提出了一种新方法解决软件漏洞检测中的数据不足问题，实验结果显示其性能优于现有方法。

本文介绍了一种结合形状先验知识和几何参数的自动标注管道，利用2D检测器和稀疏LIDAR数据恢复3D形状。通过无监督学习和伪标签生成，提升了3D实例分割的准确性，并在多个数据集上展示了优越性能，推动了3D场景理解和自动驾驶技术的发展。

本文探讨了自动标注和弱监督深度学习在医学影像中的应用，显示出在图像分类和分割任务中优于传统方法，且成本更低。结合自我监督学习和半监督学习的方法在稀疏数据场景下实现了高准确性，推动了患者护理和数据整理的进步。

本文探讨了多种基于自监督学习的医学影像处理方法，包括利用BERT模型提升医学报告信息提示、自动标注医学影像以及解决数据标注不足的问题。这些方法在医学报告的分类和生成方面表现优于传统技术，具有较高的可行性和准确性。

本文介绍了一种创新的数据整理工具，旨在简化大规模医学影像数据集的管理，满足放射科医生和机器学习研究人员的需求。该工具通过建立医学影像平台解决数据不平衡问题，并结合区块链技术确保数据安全。同时，探讨了开放式医疗数据集的质量控制，建议数据集制作者进行质量控制并提供详细的生成过程。此外，研究提出了多模态数据源自动标注和新型三维医学影像生成方法，展示了其在医学图像分析中的潜力。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，提高了网络在所有类中的表现。通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。

LabelFormer是一种用于自动驾驶感知系统训练中的自动标注的轨迹级精化方法，利用自注意力对轨迹进行时间上下文推理，生成精化的目标尺寸和每帧的位置。在城市和高速公路数据集上的评估表明，LabelFormer性能优于现有方法，同时使用该方法生成的自动标注增强数据集训练的效果也得到了改善。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。