，图钉评论可进行分类及筛选 【优化】修复开发模式下下载切图时自动选中“自定尺寸”的问题 【优化】修复插件上传设计稿后，查看项目无聚焦效果的问题 【优化】修复设计稿设置交互时，展示有误的问题 摹客RP（原型设计...查看RP设计稿的标注与评论 单击原型的预览界面或点击“查看详情”，可以进入到单页模式中添加评论、查看标注等。 3....单独创建的RP项目将不会展示在协作平台 此前，如果你是在下方所示位置创建的RP项目： 本次更新后，此类项目将不会展示在协作平台，会集中展示在摹客RP的首页中： 5....摹客协作平台 新增图钉评论下载功能 在画板模式、单页模式中，增加了下载评论数据的功能，可将评论数据存放在 .csv 格式的文件中，方便批量取用。（注：仅管理员及超级管理员才可以使用此功能。）...新增自定义图钉类型功能 本次更新，还新增了自定义图钉类型的功能，可为评论添加分类，页面中有大量评论时，可根据类型进行筛选。（注：仅管理员及超级管理员才可以对类型进行管理。）
本文中着重于训练有效的物体检测器，同时最大程度地减少标注工作量。已经有一些方法表明主动学习可以有效减少图像分类的标注数据需求。但是尝试使用主动学习来做目标检测的方法确很少。...作者使用基于标准池的主动学习方法，但不是查询强边界框注释（这很费时），而是先查询较弱形式的注释，并且仅在需要时查询边界框标签。作者提出了弱监督和强监督可以如何交错方面的变体，以显示此方法的灵活性。...因此，最后将34.5s（25.5s + 9.0s）作为在对象周围绘制准确的边界框并为每个带注释的图像添加7.8s的验证时间。...对于每张图像，获得一个置信度分数c，该分数代表预测图中每个目标得到的平均概率分数。给定所选图像i的置信度 和适当选择的阈值 ，当以下条件满足时执行软切换。...这很直观，因为只有模型非常不确定其当前边界框预测时才使用强标签，否则使用弱标签进行管理。注意到，此切换是按训练轮次进行的，每个新轮次都是重新开始的，即再次为具有较高置信度的图像寻找弱标签。
:(CLLocationManager *)manager didUpdateHeading:(CLLHeading *)newHeading; //当iPhone无法获得当前位置的信息时，所回调的方法是...mapView; //结束装载地图 -(void)mapVewDidFailLoadingMap:(MKMapView *)mapView withError:(NSError *)error; //装载失败 当位置发生转变时的回调方法...(annotation, animated: true) } } 自定义图钉视图 遵循MKMapViewDelegate协议，实现如下代理方法。...注：取出标注视图转为MKPinAnnotationView，自带图钉（只自定义左附加视图图片） var annotationView = mapView.dequeueReusableAnnotationView...leftCalloutAccessoryView = iconView //自定义图钉颜色 IOS9+ annotationView?.
：某些Annotation仅出现在源代码中，而被编译器丢弃；而另一些却被编译在class文件中；编译在class文件中的Annotation可能会被虚拟机忽略，而另一些在class被装载时将被读取（请注意并不影响...） @Documented() @Documented用于描述其它类型的annotation应该被作为被标注的程序成员的公共API，因此可以被例如javadoc此类的工具文档化。...当@Inherited annotation类型标注的annotation的Retention是RetentionPolicy.RUNTIME，则反射API增强了这种继承性。...因为我们这边要模仿一下一下其他注解框架中注解的用法，我这里才采用了RetentionPolicy.RUNTIME，因为在运行时我们采用反射可以得到里面的注解信息。...好了接下来看怎么使用我们的这个自定义的注解！
我们的数据集基准是实例分割任务，即给定一组固定的已知类别，然后设计一种算法。当出现之前没有的图像时，该算法将为图像中出现的每个类别中的每个实例输出一个标注以及类别标签与置信度分数。...像 PASCAL VOC 和 COCO 这样的数据集使用手动选择的成对不相交类别，例如：当标注汽车时，如果检测到的目标是盆栽植物或沙发，则不会出现错误。...图 3 从左到右的类别关系：部分视觉概念的重叠、父子分类关系、等效（同义词）关系；这意味着单个对象可能具有多个有效标签；目标探测器的公平评估必须考虑到多个有效标签的问题 当 GT 标注缺少目标的一个或多个真实标签时...在第一次访问时，要求标注器用一个点标记一个对象，并使用自动完成文本输入将其命名为类别 c∈V；在每次后续访问时，显示所有先前发现的对象，并且要求标注器标记先前未标记的类别的对象，或者如果不能发现 V 中的更多类别则跳过图像...；当图像被跳过 3 次时，将不再访问该图像。
当使用来自 1000 多个类别的 164k 标注图像时，我们如何使标注工作量变得可行？...我们的数据集基准是实例分割任务，即给定一组固定的已知类别，然后设计一种算法。当出现之前没有的图像时，该算法将为图像中出现的每个类别中的每个实例输出一个标注以及类别标签与置信度分数。...像 PASCAL VOC 和 COCO 这样的数据集使用手动选择的成对不相交类别，例如：当标注汽车时，如果检测到的目标是盆栽植物或沙发，则不会出现错误。...图 3 从左到右的类别关系：部分视觉概念的重叠、父子分类关系、等效（同义词）关系；这意味着单个对象可能具有多个有效标签；目标探测器的公平评估必须考虑到多个有效标签的问题 当 GT 标注缺少目标的一个或多个真实标签时...；当图像被跳过 3 次时，将不再访问该图像。
图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释，必须需要一个专用的注释工具，现在有很多图像注释工具。...在本文中，我们将根据在项目中使用它们以及我们寻找最适合使用的工具时的个人经验，为你们推荐五个最好的免费图像注释工具。...尽管如此，对于初学者来说，它仍然是一个很棒的工具，如果你们的项目仅依赖于边界框，那么这个工具非常适合。 labelme 这是我目前用于图像注释项目的最佳工具。...当你们有很多图像需要注释时，可能会忘记对其中一些图像进行注释。这就是为什么“文件列表”很方便，因为它不仅列出了你们的文件，而且还为已经注释的每个文件提供了一个复选标记。...labelme提供了注释图像的灵活性，同时也易于使用。labelme对我来说唯一的缺点是它只能以JSON格式保存文件。但是，如果ml工程师对格式没有意见，这也不是问题。
与此同时，本篇论文也会阐述把物体检测运用到多视觉发现体验的过程，包括如何在图像推荐系统和视觉搜索系统的查询规格化中利用检测作为特征。...物体检测推荐 为了确认产品中的检测系统是否有效，我们首先要进行的其中一个实验就是要进一步提升 Related Pins 中视觉特征的使用率（请参见上一部分）。...该变量后的直觉指的是，当一个主要的视觉物体出现时，视觉相似对于推荐质量来说则会变得更加重要。 变量C：对照组和实验组有相同的视觉特征。...在这一部分，我们会对 Lens 中运用的技术做出探讨，在以后的论文中会对各度量数据做出说明，因为在撰写本论文时产品才刚发布不久。 如图13所示，Lens 的架构概述可以分为两个部分。...基于我们在查询理解层面的导出特征，混合了比率和内容来源后得到的结果会大不一样。例如，如果我们的注释置信度较低，那么图片搜索功能就不会得以启动。 ?
合成数据与现实数据之间总是存在差距，所以在将基于合成数据训练的 AI 模型转移到现实世界时，通常会出现性能下降。...此外，当未标注的数据可用时，还可以通过使用初始模型进行预测（这些预测称为伪标签）来实现标签增强，然后在具有真实和高置信度伪标签的组合数据上训练一个更大的模型。...这些捷径表面上可能很有帮助，但当模型部署在稍有不同的环境中时，就可能会出现灾难性的失败。 系统的数据消融是检查潜在的模型「捷径」的好方法。...在此处，审计算法被训练来使用元数据预测和聚类原始模型的错误，然后提供 AI 模型犯了什么错，为什么会犯错等问题的可解释答案。...这种自动化包括使用算法来选择将哪些数据发送给标注器，以及如何使用它来重新训练模型，并且只在过程出现错误时（例如，准确度指标下降时）才向模型开发人员发出警报。
未来将会有更多说明我们为什么想要识别我们的咖啡机，但这足够表明我们需要咖啡因的时间多于不需要它的时间。 ? Greppy Metaverse 网站截图 昔日，我们不得不手动标注！ ?...正如在左边看到的，这不是一个特别有趣的活，并且由于全是人为的，其容易出现错误。 该工具也几乎不可能准确地标注其他重要的信息，如物体姿态，物体法线及深度。...由我们团队自定义的CAD模型 当CAD模型上传后，我们选择预先做好的，逼真的材料并应用到每个表面上。...摄像机通过调整摄像机和拍摄对象的姿态，通常会对所看到的深度、所有对象和部分对象包括场景中物体的表面法线的像素进行完美注释。 让我再强调一下，任何场景都不需要手动做标记。 单个场景的示例输出如下： ?...每个场景的输出的示例 生成数据上的机器学习 当整个数据集生成之后，就可以直接使用它们来训练Mask-RCNN模型（关于Mask-RCNN的历史，这里有一份很好的资料）。
手动标注是一项艰巨的任务，因此我们使用几种简化标注的方式： （1）缩小工作范围（仅考虑油漆损坏）：由于道路损坏的形式多种多样（例如鳄鱼皮裂缝、纵向裂缝、坑洼、斑块、油漆），我们选择缩小工作范围，仅考虑油漆损坏...图5：通过MTurk标注的图像的标注协议得分的分布。这显示了标记任务的高度主观性以及为什么众包困难。 结果：最终选择自己标记数据。...但在实践中，使用真实（像素级）标注的图片作为分类模型的输入，从而能够找到分割模型表现不佳的可能性，这样我们能够分别评估分割模型和分类模型。我们使用的分类器是基于ResNet18架构的CNN。 ?...即使为MTurk提供了非常详细的说明并提供了充分的示例，工人之间也几乎没有一致意见。出现了一些意外的问题： 1.是否突出显示整个油漆线，还是仅突出虚线部分？ 2.这里应该是油漆吗？...•如何确保注释一致。 •具有数百万个参数的深度学习模型需要多少个注释才能有效学习：损坏存在的地方，以及损坏的程度。 •如何有效评估分割模型，并考虑注释的制作方式以及最终用户的身份。
往往设计做的越精致创意，交付过程就越煎熬。 然而，最后界面长的不好看,老板不会怪程序猿,是会怪你的。 标注难 “这里的间距是多少啊，没有标我怎么写？” “这里的字体需不需要加粗？”...“这个字需要多大的字号？” “这个是Android的尺寸？iOS的呢？我要自己算啊？” “这里的icon为什么不没有高度和宽度呢” ..............我们往往就尽量标得详细一些，手动标注占领了我们日常大部分的时间，还不能有效的完成交付，经常加班，有时还会有开发人员来问或者直接不问就自己做主随便做的情况。...手动标注加大了沟通和时间的成本，让人精疲力尽。 ? 切图难 难点1：作为UI设计师，在日常工作中一个非常重要的设计输出物，就是切图。只要是无法用代码不好实现和表达出来的，就需要切图。...支持图钉批注，还支持圆形、矩形、直线、箭头等多样批注 ? 可以弹出放大镜，查看微小距离的标注 ?
Windows 系统有自带的截图工具，但启动不便，截图方式和标注工具也十分的简陋和粗糙。所以，我平常习惯打开QQ 或者微信桌面版，使用腾讯提供的截图工具。...装上 Snipaste 之后，我立刻意识到，我今后的使用习惯必定发生改变。...自动检测功能固然方便，但许多时候我们可能会需要一个自定义范围的图像。此时，精确控制截图边缘变得十分重要。 Snipaste 做到了边缘像素级控制。当你拖动外框时，会自动出现放大镜。...QQ 截图虽然提供了简单的方框、椭圆、箭头和文字等工具，但是如果和 Mac 上的 Annotate，iOS 上的 Annotable 相比，就显得有些简陋了，因为它可以使用的标注工具太少，而且也缺乏自定义功能...Snipaste 支持将屏幕任意点的颜色记录下来，并且可以将颜色信息贴出来。我相信这会是设计师的最佳伴侣。 支持多屏使用和高分辨率屏幕。我相信贴图和多屏简直绝配。
通常情况下，可以从图像中提取许多小的图像块作为其示例，而章节/段落甚至句子可以用作文本文档的示例。...尽管包生成器对学习效果有重要影响，但最近才出现关于图像包生成器的全面研究 [59]，研究揭示了一些简单的密集取样包生成器比一些复杂的生成器性能更好。图 5 显示了两个简单而有效的图像包生成器。...有邻近的单小块生成器（SBN）将由 20 个小块组成的图像块作为一个示例，通过有重叠地滑动来为图像生成 9 个示例。...值得注意的是，标准的多示例学习 [40] 假定每一个正包必须包含一个关键示例，而还有其它研究假定不存在关键示例，每一个示例都对包标签有贡献 [61,62]；甚至假定存在多个概念，而仅当一个包包含满足所有概念的示例时...值得注意的是，这种方法通常依赖于咨询邻域信息；由于当数据很稀疏时，邻域识别将变得更不可靠，因此，在高维特征空间中该方法的可靠性将变弱。
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...我们通过重新标记整个数据集的 500 多个标签来解决这个问题。 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。 在分析 OD 和 Class 审查时，我们发现 PASCAL 最突出的问题不是错误分类注释、奇怪的边界框或额外的标签。它最大的问题是缺少许多潜在的注释。...在更新的 PASCAL 上训练的自定义模型 在这里，我们采用相同的图像进行训练和验证，以训练以下模型作为基线。唯一的区别是拆分中的数据更好（添加了更多标签并修复了一些标签）。
作为解决此问题的建议，作者建议转移到非静态注释数据集，其中最相关的段落用成对标签连续注释（例如，两个段落中的哪一个与给定的查询最相关？）。...[2] 但是，正弦位置嵌入或固定学习绝对嵌入等常用技术的隐藏陷阱是什么？当进行比训练时更长的推理时，他们不能很好地泛化。...实际上，这意味着在位置偏差足够负的某个点，该标记将永远不会做出有意义的贡献，无论推理时的输入长度如何，都使得有效上下文始终具有有限的大小。...我喜欢将其概念化为“学习一个图像条件提示(通过神经网络图像)，以便模型执行任务”。 这是一个很有前途的研究方向，但就绝对性能而言，结果还不是很令人印象深刻。...当谷歌Maps计算出你从A点到B点需要多少时间时，你想知道幕后发生了什么吗? 同样，您最需要的是大规模的高质量数据。本文描述了完全使用神经网络估计某事物从 A 点到 B 点所需时间的问题。
易于使用：通过命令行或Python代码即可轻松调用。灵活性：支持自定义置信度阈值，适应不同复杂度的检测任务。应用场景：大规模图像数据集标注：处理包含成千上万图像的数据集时尤为有效。...浅浅的感受一下工作原理和使用2.1 工作原理自动标注工具(auto-annotate)的工作原理是使用一个简化的对象检测模型来生成带有图像注释的XML文件，这些文件遵循PASCAL VOC格式。...尽管作为半监督解决方案，它不能完全取代手动注释，但它可以显著减少需要手动标注的数据量。2.2 使用方法安装：该工具是完全开源的，可以通过pip安装，且目前只支持TensorFlow模型。...threshold: 用于确定模型检测置信度的阈值。只有当模型对其检测结果的置信度高于这个阈值时，检测结果才会被接受。默认值为0.5，意味着只有超过50%的置信度时，模型的检测才会被视为有效。...自动标注工具的工作原理和使用工作原理：工具采用简化模型生成XML注释，遵循PASCAL VOC格式，减少手动标注需求。使用方法：安装：通过pip命令安装，支持TensorFlow模型。
然而监督式学习过于依赖大规模标注数据集，数据集的收集和人工标注需耗费大量的人力成本。自监督模型解决了这一难题，它能够从大规模未标记数据中学习图像特征，而无需使用任何人工标注数据。...，但我想这两句话足以说明我的意思： 目前深度学习基于大规模数据，当满足所需环境和约束条件时，这些系统就会产出给人惊喜的结果。...v=piYnd_wYlT8 我们看到深度学习系统失败时产生了一个有趣的讨论：为什么 我们人类不会轻易被对抗样本误导呢？...因此像重力这样的高级知识只能通过纯粹的观察来学习——至少，我还没有看到任何父母教一个6个月大的婴儿物理。 直到我们长大一些掌握语言并开始上学时，监督和互动（带有反馈）才变得更加重要。...然而与名义任务的关键不同在于：用于名义任务的标注（伪标注）的特征是不同的。 实际上对于自监督训练，伪标签仅来自数据特征本身。 换句话说伪数据不需要人工标注。
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