以下是几篇与图像自动分割标注相关的文章，供您参考：
“Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation” - Jonathan Long, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell (2015) 这篇论文介绍了基于全卷积神经网络（FCN）的语义分割方法，将卷积神经网络应用于像素级别的图像分割任务。
“U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation” - Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox (2015) 该论文提出了U-Net架构，一种特定于生物医学图像分割的卷积神经网络结构，在医学领域取得了很好的效果。
“DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs” - Liang-Chieh Chen et al. (2016) 这篇论文介绍了DeepLab方法，使用深度卷积神经网络进行语义图像分割，并引入空洞卷积和全连接条件随机场（CRF）来进一步优化结果。
“Mask R-CNN” - Kaiming He et al. (2017) 该论文提出了Mask R-CNN模型，扩展了目标检测模型Faster R-CNN，在目标检测的同时实现了实例级别的语义分割。
这些文章都是图像自动分割标注领域的经典作品，可以深入了解相关方法和技术。请注意，在阅读和引用这些论文时，请遵循学术道德规范。
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void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
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