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半自动标注系统是基于BS架构，由鹏城实验室叶齐翔教授团队自主研发，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，减少人工标注和人工参与过程。

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工业应用中，存在一些恶劣环境下采集难或者可获得的数据极为有限。仅靠有限的数据量进行学习，所习得的模型必然是不稳健、效果差的，迁移学习是解决这个问题的一个有效方法。我们团队开发的煤质在线检测设备在安装调试过程中发现由于运输过程晃动导致实验室建立的模型效果不佳，同时现场也没有足够多的样品来建立新模型。考虑采用迁移学习解决此问题。

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