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Labels on Levels: 稠密的多尺度多实例的三维生物环境的标注 (Labels on Levels: Labeling of Multi-Scale Multi-Instance and Crowded 3D Biological Environments)

对于大规模介观生物数据,其往往具有稠密、多尺度、多实例三种特性。稠密,即数据具有很少空白空间;多尺度,即数据跨越许多不同长度尺度;多实例,即数据中含有许多相同种类的物体。本文[1]首次提出了一种对具有上述特性的数据进行实时标注的方法,且此方法中,标签位置随用户对体数据的缩放、平移操作可以连续地变化。

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