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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：一种RGB‑T双模态图像的语义分割标签注释方法，用于对图片数据集进行标签注释，包括以下步骤：步骤1.对于待处理的图片数据集进行边界框标注,步骤2.利用边界框注释和SAM模型分别得到可见光图像和热图像的第一轮预测掩码，作为RGB标签和热标签；步骤3.对于待优化图片数据集，计算增强点提示，利用SAM模型得第二轮预测掩码，作为优化后的RGB标签和热标签；步骤4.通过标注软件进行复核，对存在的错误和遗漏进行修正及标签的融合，得到最终的RGB‑T标签。本发明通过多轮预测和标签融合的方式，提高了新数据的标注效率和精度，并可实现对现有数据集的标签质量优化。

主权项：1.一种RGB-T双模态图像的语义分割标签注释方法，用于对图片数据集进行标签注释，待处理的图片数据集由多个图片对组成，每个图片对包括由多光谱相机拍摄的一张可见光图像和一张热图像；其特征在于，包括以下步骤：步骤1.对于待处理的图片数据集进行边界框标注,其中待处理的图片数据集是已经被标注有原始标签的待优化图片数据集或没有标注标签的新数据集；采用目标检测模型分别对可见光图像和热图像进行检测,通过目标检测获取检测框集合由检测框集合获得待优化数据集的边界框集合，以及新数据集边界框集合t表示目标类别，步骤2.利用SAM模型得到可见光图像类别为t的目标i的第一轮预测掩码表示为， 为待处理的图片数据集的类别t中目标i的框，Irgb为可见光图像；并利用公式4和公式5计算得到RGB标签， t表示可见光图像中的类别，i表示可见光图像中的目标；根据公式4至5，将公式4中的可见光图像Irgb更换为热图像Ith则可以得到热标签Lth；步骤3.对于待优化图片数据集，计算增强点提示利用SAM模型对可见光图像类别为t的目标i得到第二轮预测掩码表示为， 表示类别为t的目标i的第一轮预测掩码，为待处理的图片数据集的类别t中目标i的框；完整的可见光图像新标签L'rgb，由如下方法得到： 同理，利用公式10，将可见光图像Irgb更换为热图像Ith，即修改为得到热图像类别t的第i个目标的第二轮预测掩码则完整的热图像新标签L′th： 将上述流程得到的可见光图像新标签和热图像新标签统称为自动标注优化标签；步骤4.最后对得到的自动标注优化标签中的可见光图像新标签和热图像新标签进行融合，得到RGB-T标签。

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百度查询： 电子科技大学 一种RGB-T双模态图像的语义分割标签注释方法