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如果注释标注与另一个注释重叠，则无法点击该注释标注？

如果注释标注与另一个注释重叠，则无法点击该注释标注。这是因为在页面上，注释标注通常是以超链接的形式呈现，点击注释标注可以展开或显示相关的注释内容。当两个注释标注重叠时，点击其中一个注释标注时，页面无法确定用户想要展开哪个注释内容，因此无法执行相应的操作。

解决这个问题的方法是调整注释标注的位置，使其不再重叠。可以通过改变注释标注的位置、大小或者调整页面布局来避免注释标注的重叠。另外，还可以考虑使用其他形式的注释，如弹出框或者悬浮窗口，来展示注释内容，以避免重叠问题。

在腾讯云的产品中，与注释标注相关的产品是腾讯云文档服务（Tencent Cloud Document Service）。该服务提供了丰富的文档编辑和展示功能，包括注释标注功能。用户可以在文档中添加注释标注，并通过点击标注来展开相关的注释内容。腾讯云文档服务可以帮助用户创建和管理文档，提高文档的可读性和易用性。

更多关于腾讯云文档服务的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/ds

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ICCV2023 基准测试：MS-COCO数据集的可靠吗？

该数据集是在数月内生成的，使用了不固定的人力资源：有时有多达500名标注员同时工作。关键点是有对标注员的进行详细指导。与MS-COCO数据集一样，标注以矢量多边形的形式提供。...使用基于交集与并集(IoU)度量的重叠标准确定匹配。对于任何一对封闭形状 x,y ，IoU定义为: 数据集之间注释实例的匹配由所有形状中IoU大于置信度阈值T的形状对定义。...如果我们使用额外的样本来丰富数据集，但是样本的风格分布发生了变化，那么网络的性能可能会降低，这与我们的预期相反。这可以通过将一个数据集的验证标注作为源，另一个数据集的验证标注作为目标来理论上验证。...即使我们在另一个数据集上是完美的预测者，我们也会受到错过的实例、边界变形和细微差异的影响。还值得注意的是，一些最先进的检测算法的性能优于我们的结果。这很有趣，因为框标注应该与多边形的变化相对一致。...这意味着网络可能会过拟合训练数据集中可能无法在另一个数据集中复现的特定信息类型。结论从讨论中可以看出，数据集中的偏差可能导致一些不期望或意外的结果，这可能是有问题的。

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【前沿】FAIR何恺明等人与UC伯克利最新论文提出分割利器(Learning to Segment Every Thing)

相比之下，边界框注释更丰富，更易于标注。这个事实指出了一个问题：如果没有针对所有类别的完整的实例分割标注，是否有可能训练高质量的实例分割模型？...我们将部分监督的实例分割任务设定如下:（1）给定一组感兴趣的类别，只有一个小的子集具有实例mask标注，而其他类别只有边界框注释；（2）实例分割算法应该利用这些数据来拟合一个模型，该模型可以对感兴趣的数据的所有对象类别的实例进行分割...VG包含大量实例类别的边界框注释，但是由于许多类别在语义上重叠（例如，近义词）并且标注不是穷尽的，这使得精确度和召回率难以度量，所以进行量化评估是具有挑战性的。而且，VG不是用实例mask来标注的。...绿色框是与COCO重叠的80个类（具有mask训练数据设置为A组），而红色框是剩余的2920个不在COCO中的类（没有mask的训练数据设为B组）。...▌结论 ---- 本文针对大规模实例分割的问题，通过构造一个部分监督的学习模型，其中只有一部分类在训练期间具有实例mask，而其余的则只具有边界框框标注。

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自动路损检测器

我们使用交并比（IoU）量化了同一张图片中不同标注者之间的协议分数，根据协议分布，大多数标签的注释完全没有重叠（如图5），表明对于非专家而言，标注涂料损坏是一项困难任务。 ?...图9：单通道分割模型的像素级精度和召回率与概率阈值的关系。随着阈值的提高，该模型预测的损坏将减少。...，但是数据收集和注释艰难，如果没有足够的资源来获取数据或雇用经过训练的专业知识人员，训练可推广模型对于本地市政来说是一项巨大挑战。...神经网络表征学习：使用复杂的神经网络进行表征学习是必要的，因为简单的计算机视觉方法无法解决问题。 6.2 噪声注释我们的标注过程看似简单：识别损坏的油漆并将其严重性得分指定为1、2或3。...评估指标： 1.IoU评估指标：假设我们有一个仅分割油漆线的理想模型，注释在突出显示场景上下文中越宽松，则IoU得分就越低。

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跟Science文章学绘图：多数据对比图这样画

但是，如果有一条曲线纵坐标明显小呢？如果你说再乘上一个数。那我只能说，这太费事了。其实，Origin就能一键搞定这个问题，不用这么捣腾。 ?...直接作图的效果数据重叠、纵坐标数值范围不一样至于为啥纵坐标数值不一样，懂行的童鞋都了解。强度数据都是任意单位，参考值不一样，导出的数值自然不一样。 ?...选中数据，右键点击绘图细节 ? 先点击左边的Layer1 点击右侧的堆叠，偏移设置为单独，点击应用 ? 选中左侧Layer1下的数据就会出现右边的偏移窗口设置乘数、偏移量 ?...动图演示偏移效果排版与美化数据展示要准确、美观和直观好了，偏移效果搞定了。干货还没结束哦。根据Science的图片，我们继续聊聊排版的顺序。 1. 轴线和刻度设置 ?...图例和标注设置 ? ①图列：删除、添加文本注释 ②标注：符号及标签、标注晶面峰 ③注释：添加文本注释 3. 字体和字号设置最后的效果 ?

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如何将多目标检测用于建筑平面图？ | MixLab智能建筑

5种不同图形符号的浴缸以及真实场景中具有的遮挡，标注等信息有时，图形符号又会极其简单，对于人类来说对此的解读会显得十分容易，但对机器来说又会变得毫无特征进而无法分析。 ?...想尽一切办法解决数据集的问题后，面临的是数据拆分与数据清洗。...因为图像识别是无法直接检测pdf类型的图纸的，所以首先需要将pdf转换成DPI图像，并针对建筑的符号类型进行标注，例如浴室、水槽、窗户、以及电器。 ?...而YOLOv2相比YOLO有着更好的召回与精度，在这样的监测中可以保证精度的同时，不会让模型运行变得太慢。最后，对于重叠检测，我们比较所有对边界框。...如果它们的重叠大于阈值（较小边框的大小的百分比），则保留具有最高分类分数的边框。如果分数接近，则选择较大的边界框，并删除较小的边界框。 ?

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如何获取苹果设备的UDID（iPhoneiPad UDID查询方法）

iPhone后，如上图所示，点击“我的设备”，然后就能在图示标注2所示的设备标识一栏就能看到我们设备的UDID了。...编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）2.USB安装点击USB安装，使用苹果数据连接安装编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）两种方法安装如果版本太低就会出现如下提示...编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）方法二、直接在苹果手机上查看1、在苹果手机上打开以下网址中的任意一个：2、我们以第一个为例，如上图所示在Safari浏览器中打开该网址后，我们点击图示标注...1所示的“获取UDID”，然后会弹出下载配置描述文件的提示，我们点击图示标注2所示的“允许”；3、接着我们来到苹果手机的“设置”-“通用”-“VPN与设备管理”，如上图所示，我们可以看到描述文件已经下载下来了...，我们点击图示标注1所示的描述文件，打开该描述文件后，我们会进入到描述文件安装界面，我们点击图示标注2所示的“安装”即可；4、安装完成后我们回到Safari浏览器中刷新网页，然后点击“获取UDID”，即可查看到

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为什么像素级是图像标注的未来？

最后，我将简要介绍我们正在构建的注释软件，并对我们的公司进行一些简单叙述。大纲：图像标注简介主流注释方法：边界框图像标注中的像素精度 1.图像标注简介 ?...即使有几百个注释，也可以观察到分割精度的显着变化。这进一步加速了注释过程。与上面讨论的基于Box-to-Polygon的技术相比，我们的软件只需点击一下即可选择环状线圈风格的对象。...最重要的是，随着注释数据量的增加，我们的软件允许自动像素精确注释。即使与基本边界框注释相比，它需要至少2次精确点击来注释一个对象，我们在该段中只需要1次近似点击，这使得它比生成边界框更快。...通过这种方式，我们将像素注释的成本同时降低到边界框的成本水平，从而允许达到超人精确的检测水平，否则无法通过边界框到达。...想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？

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学界 | 何恺明等人提出新型半监督实例分割方法：学习分割Every Thing

由于训练数据是强标注样本（带有掩码）和弱标注样本（只有边界框标注）的混合，该任务被认为是部分监督式的。...VG 包含大量目标类别的边界框标注，但是定量评估很有难度，因为很多类别存在语义重叠（如近义词）、标注不够详尽，造成难以度量其查准率和查全率。此外，VG 不使用实例掩码进行标注。...绿色框是与 COCO 重叠的 80 个类别（集 A 有掩码训练数据），红色框有 COCO 中没有的 2920 个类别（集 B 没有掩码训练数据）。...这一需求使得新类别的手工标注异常昂贵，也限制了实例分割模型只能识别大约 100 个有较好注释的类别。...该论文的目标是提出一种新的部分监督式训练范式，加上一种全新的权重迁移函数，能够在超大分类的数据集（所有目标都有边框注释）上训练实例分割模型，只有一小部分有掩码注释。

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【数据集】LVIS：大规模细粒度词汇级标记数据集，出自FAIR ，连披萨里的菠萝粒都能完整标注

图 1 示例注释。...与 COCO 和 ADE20K 相比，我们的数据标注具有更大的重叠面积和更好的边界连续性。为了构建这个数据集，我们采用了评估优先的设计原则。...如果检测器输出鹿的同时物体仅标记为玩具，则目标检测算法为错误的标记；如果汽车仅被标记为 vehicle，而算法输出 car，则也是错误的标注。因此，提供公平的基准对于准确反映算法性能非常重要。 ?...如果两个或多个标注器不通过，那么我们将该实例重新排队以进行阶段 3 分段；如果 4 个标注者同意它是高质量的，我们接受该分割标注。...对于每个采样图像 i，如果图像 i 中出现类别 c，我们最多询问 5 个标注器，其中任何一个标注器显示不通过，我们则拒绝该图像。否则将其添加到 Nc。

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谷歌开发流体标注，标注图像数据集速度提高3倍

幸运的是，谷歌开发了一种解决方案，有望大幅减少标注时间。它被称为流体标注（Fluid Annotation），它使用机器学习来标注类标签并勾勒出图片中的每个对象和背景区域。...流体标注从预训练的语义分割模型（Mask R-CNN）的输出开始，该模型生成大约1000个具有类别标签和置信度分数的图像片段（基本上，它将图像的每个像素与类别标签相关联，例如“花”，“人”，“道路”或“...标注器可以通过仪表板修改图像，选择要更正的内容和顺序。他们能够将现有细分的标签与自动生成的短名单中的另一个交换，添加细分以覆盖缺失的对象，移除现有细分或更改重叠细分的深度顺序。 ?...使用传统手动标记工具（中间列）和流体注释（右）在三个COCO中的图像上进行标记比较。虽然使用手动标记工具时对象边界通常更准确，但标记差异的最大来源是因为人类标记者通常不同意确切的对象类。...谷歌并不是唯一一个将AI应用于数据标注的。

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CLIFF : 结合整帧位置信息的人体姿态和形状估计

并提出了 CLIFF ，将感知全局位置的信息送入网络并利用该信息进行监督。基于 CLIFF，提出了伪真实值标注器，通过强的先验来生成高质量的 3D 标注信息，被证明对性能的提升非常有效。...由此，本文提出了一个基于 CLIFF 的标注器，它使用全局位置感知信息进行馈送和监督，从而产生更好的全局旋转与关节姿势标注。...对比其他的先验来自在另一个大型动作捕捉数据集 AMASS 上额外训练的标注器相比，CLIFF 注释器包含强先验，无需额外的模型或者 AMASS 便可以获得。...消融实验标注器实验下表对比了不同的伪标签标注器在 3DPW 数据集上的表现，因为它是一个有真实 SMPL 参数的现实数据集。CLIFF 注释器在所有指标中都优于其他方法。...与微调预训练模型的 EFT 相比，CLIFF 注释器都以小批量方式进行训练，即帮助它一直保持隐式先验。有了额外的先验，CLIFF 的注释器无需仔细选择通用停止标准。

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用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集

++，该方法除了考虑PointNet中的局部特征外，还能够考虑全局点特征，最近另一个著名的方法是PointConv，它利用卷积运算的强大功能，实现高效的点云处理。...标注功能区 GUI的这一部分提供核心标注功能，即数据加载、标签选择和保存标签，启动该工具后，将生成一个原始/配准的点云，ply格式或3D点云及标签文本文件（如果之前已标记）可以在“加载”按钮的帮助下加载...在这些样本中，如果一个体积包含4096个以上的点，则随机抽取所需的4096个点。作者总结了图4中建议的PC注释的流程，以便更高层次地理解该工具的操作： F....它的主要功能是将点云划分为若干段，从而对几何复杂的形状进行繁琐的注释，与PC-Annotate不同，CloudCompare也没有适当的标签和统计功能。...总结训练有效的点云深度学习模型需要大量带标签的数据，然而，目前还没有有效的公共工具来注释大型点云数据集，本文通过引入PC Annotate—一种用户友好的3D点云综合公共标注工具，填补了这一空白，该工具不仅能够高效地标记大型点云

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为什么像素级是图像标注的未来？

最后，我将简要介绍我们正在构建的注释软件，并对我们的公司进行一些简单叙述。大纲：图像标注简介主流注释方法：边界框图像标注中的像素精度 1.图像标注简介 ?...因此，它们通常不用于这种注释任务。在过去的3年中，NVIDIA已经与多伦多大学进行了广泛的研究，以实现像素精确的注释解决方案。...即使有几百个注释，也可以观察到分割精度的显着变化。这进一步加速了注释过程。与上面讨论的基于Box-to-Polygon的技术相比，我们的软件只需点击一下即可选择环状线圈风格的对象。...最重要的是，随着注释数据量的增加，我们的软件允许自动像素精确注释。即使与基本边界框注释相比，它需要至少2次精确点击来注释一个对象，我们在该段中只需要1次近似点击，这使得它比生成边界框更快。...通过这种方式，我们将像素注释的成本同时降低到边界框的成本水平，从而允许达到超人精确的检测水平，否则无法通过边界框到达。

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目标检测数据标注成本高怎么破？主动学习的自适应监督框架

但是，在图像级别标签上训练的模型无法达到使用完全监督的同类模型的精度。最近，一些替代原始标注的方法被提出，例如中心点击，目标边界点击，边界框验证，这些方法为节省标注时间带来了希望。...与早期的方法相比，本框架允许在弱监督和强监督之间进行切换，以节省大量的标注成本。 3....弱标签采用中心点击的方式进行标注，就是点击大约在包围目标的虚拟边界框的中心位置。根据相关报告显示，标注某个对象的时间大约为3s。Figure2展示了这两种类型的标注数据。...换句话说，如果模型对图片中的目标预测的平均置信度低于阈值，将进行图像标签查询以进行强监督。否则，使用模型对图片的预测结果对图像进行伪标记。...作者认为，本工作可能会为弱监督技术与主动学习的融合开辟各种可能性，例如：提出在主动学习中将其他形式的弱监督技术与主动学习结合使用，提出在给定的预算约束下将弱监督与强监督组合为一个优化问题，将主动学习技术与基于数据编程的弱监督技术相结合等等

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SnapGene软件教程，SnapGene分子克隆生物学软件的下载安装与应用

而当我们点击Sequece界面时，也可以看到相应的元件已经标注在序列上了。...当然我们也可以自己编辑，双击lacZa的文字即可进入feature编辑界面，可以编辑序列名称、方向、范围以及颜色等信息，编辑完成后点【OK】，Sequence界面就会出现相应的序列注释信息。...如果我们要新添加一段序列注释，则选择相应序列，点击工具栏【Features】—【Addfeature】，同样会进入Feature编辑界面。...操作也比较简单，左侧工具条最下方的按钮就是序列比对，点击后导入需要比对的序列即可。比对结果中比对不上的地方用红色标注。...分子克隆设计：可以帮助用户快速设计分子克隆实验，包括限制酶切位点选择、重叠PCR引物设计等。可视化分析结果：可以将分析结果以图形化的方式呈现，例如蛋白质结构预测、引物特异性分析、电泳条带模拟等。

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NPJ Digit Med｜一种基于AI的数据标注系统，用于生物数据注释

生物学家具有能够产生大量数据的显著优势，单个显微图像可以产生千兆字节的视觉数据供算法学习，然而却无法有效的对数据进行完整的注释。...我们认为，如果这种方法能够在具有挑战性的任务上进训练有素的专家注释，那么在较简单的任务中，它很可能也能推广到训练较少的注释者。...与剩余的系统架构一起，它们形成了包含人类的AI系统，从人类演示中学习并且进一步提升了人类的注释性能。图1. HALS：基于人工增强的AI标注系统。...标注数据集的有效性定义为使用该数据集训练的模型的验证精度与训练样本数(N < 200)的曲线下面积(AUC)。这样一条曲线的AUC可以直观地衡量数据集在多快的时候变得足够的质量来学习手头的任务。...HALS减少数据标注的时间和成本，使得以前无法涉及的重要领域能够跨越障碍，进行AI模型的开发。

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有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？...PASCAL 在过去十年中没有改变，世界各地的团队在科研中都保持该数据集的「原样」进行科研。但是，该数据集是很久以前注释的，当时算法还没有今天准确，注释要求也没有那么严格，会出现很多错误。...如果让人工来处理 PASCAL 数据集，成本高昂且非常耗时，该研究使用 AI 进行质量控制并提高 PASCAL 的质量，他们的目的是如果数据质量足够好，模型性能会不会随之提高，为了执行这个测试，他们设置了一个包含以下步骤的实验...具体包括：当 AI CS 检测到潜在错误时，我们尝试修复每张图像上所有可能出现的这些错误；我们没有打算注释每个可能的目标，如果注释遗漏了一个目标，并且在前景中或在没有缩放的情况下肉眼可见，我们就注释它...原始注释示例。图中有两张沙发和两把扶手椅。两把扶手椅中的一张标注为沙发，而另一把则标注为椅子。数据标注发生了一些错误，需要修复。修改后的标注，扶手椅是椅子，沙发是沙发。

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PI-CAI2022——多模态MRI前列腺癌分割挑战赛

概率密度函数（右）揭示了所有三个 MRI 通道中恶性和非恶性前列腺组织强度分布之间的很大重叠。...⁰ 可用，如果在临床常规期间报告值；¹ 如果在临床常规期间不存在，则由放射科专家回顾性计算；² 如果在临床常规期间不存在，则根据 PSA 和前列腺体积计算；^始终可用。...无论哪种方式，对于此文件夹中的每个注释，所有病变描述（如果有）将始终清楚地映射到 DWI/ADC 成像中的观察结果。...重采样注释——对于给定的案例，我们希望所有提交的 AI 模型都能预测与 T2W 图像具有相同空间维度和分辨率的 csPCa 检测图。...为了方便大家更高效地学习，我将代码进行了整理并更新到github上，点击原文链接即可访问。

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Spring Boot 常用注解

注解可以用于标注包、类、方法和变量等。注解式编程是一种基于注释的程序编码风格。它使用特定的注释来配置和定义应用程序的行为，而不需要显式编写大量的配置代码。...@Service、@Repository 描述的 Spring 管理类上，相当于通用的注释 @Configuration 类名上声明此类是一个配置类，常与 @Bean 配合使用 @Resource...如果在应用程序中有更具体的组件类型，如数据访问组件(@Repository)，服务组件(@Service)，控制器组件(@Controller)等，推荐使用更加具体的注释以更好表达其用途和语义。...如果用在类上，则表示类中的所有响应请求的方法都是以该路径作为父路径的。...如果参数名称与路径参数相同，则可以省略 @PathVariable 中的参数名称。 @Bean 用于封装数据，一般有 Setter、Getter 方法。在 MVC 模式中对应的是 M（模型）。

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