以下是一些关于自动分割标注和通过机器学习模型分割标注的相关文章：
“Automatic Image Annotation and Segmentation using Machine Learning” by Yunchao Gong, et al. - 这篇文章介绍了使用机器学习技术进行图像标注和分割的方法，并提供了详细的实验结果和性能评估。
“DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs” by Liang-Chieh Chen, et al. - 这篇论文介绍了一个名为DeepLab的模型，用于进行语义图像分割。它结合了深度卷积网络、空洞卷积和全连接条件随机场等技术，取得了很好的分割效果。
“Mask R-CNN” by Kaiming He, et al. - 这篇论文提出了一种基于区域提议网络（RPN）和全卷积网络（FCN）的实例分割方法。该方法可以同时对图像中的对象进行检测和精确的像素级别分割。
“Learning to Segment Object Candidates” by Pedro F. Felzenszwalb, et al. - 这篇论文提出了一种基于超像素图表示和条件随机场（CRF）模型的目标候选区域分割方法。它将候选区域划分为具有语义一致性的子区域，并利用CRF模型进行准确的分割。
这些文章提供了关于自动分割标注和机器学习模型在图像分割任务中的应用的详细信息，你可以进一步阅读以深入了解这些技术。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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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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