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【信息科学与工程学】【制造工程】第三十六篇 机械工程与自动化101

本系统通过多模型集成、知识增强、主动学习和持续优化等关键技术，实现了高效、高质量的自动化文本语料标注。系统采用模块化设计，支持灵活扩展，能够处理不同类型的文本数据，适应多样的标注需求。

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车辆缺陷分割数据集4000张json格式.zip

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：4000 标注数量(json文件个数)：4000 标注类别数：1 标注类别名称:["defect"] 每个类别标注的框数： defect count = 8740 总框数：8740 使用标注工具：labelme=5.5.0 所在仓库：firc-dataset 图片分辨率：640x640 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证