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本研究提出了一种基于大型语言模型的自动注释和实例分割方法,旨在解决深度学习中的数据收集和手动注释瓶颈。该方法在果实实例分割任务中取得了0.9513的Dice系数和0.9303的IoU,验证了其有效性。

Zero-Shot Automatic Annotation and Instance Segmentation Using LLM-Generated Datasets: Eliminating Field Imaging and Manual Annotation in Deep Learning Model Development

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-18T00:00:00Z

本文介绍了多种视频实例分割的新方法,如MaskFreeVIS、OpenVIS和VMT。这些方法通过减少人工注释需求,利用高效特征提取和自动注释技术,提升了视频中对象的分割和跟踪性能,并在多个基准测试中展示了其有效性和竞争力。

PM-VIS: 高性能有框标注视频实例分割

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-22T00:00:00Z

研究发现,语言模型在文本质量评估中存在偏见,不适合作为评估器。机器偏好与人类不一致,因此LLMs可能不能用于自动注释。

大型语言模型作为评估者的认知偏差基准测试

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-29T00:00:00Z

本论文提出了一个新颖的两阶段自动注释流程,通过对比的文本-语音空间进行预训练来增强从联合文本-语音空间中提取的语调空间,并构建了一个多模态语调标注器,该模型在自动生成语调标注方面表现优异,达到了最先进的性能水平,并且在不同数据量的测试中展现出了显著的鲁棒性。

多模式自动韵律标注与对比预训练的 SSWP

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-11T00:00:00Z
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