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1）实现了标注流程的半自动化，大幅减轻在标注流程上的工作量。 2）在标注功能上，相比已有可获得的工具，在交通目标的类型及标注特性上有了较 大扩充。 3）在标注性能上，应用了成熟、领先的目标检测算法和机制如 ResNeXt、注意力机 制、Focal Loss、GIoU Loss 等，并进行若干改进，设计了定位置信度模块、倒金字塔 注意力模块、稀疏结构注意力机制等，显著提升了模型的检测效果，特别是小目标以及 全局性关联目标检测性能。
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