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申请/专利权人：江苏正方交通科技有限公司
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于公开大模型进行语义分割数据集标注的方法，通过使用SwinTransformer和BERT作为主干网络，有效地提取图像和文本的特征，并结合标注预测和图像分割技术，提高了标注的效率和准确性。
主权项：1.一种基于公开大模型进行语义分割数据集标注的方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、图像特征提取：使用SwinTransformer作为图像的主干网络，对输入图像进行特征提取，得到图像特征F；S2、文本特征提取：增加输入图像对应的文本提示，使用BERT作为文本的主干网络，对文本提示进行特征提取，得到文本特征T；S3、特征融合：将图像特征F和文本特征T进行融合，得到融合特征G；S4、基于融合特征G，通过多个卷积层进行标注预测，得到预测结果Y，预测结果Y中的坐标形成边界框；S5、将预测结果Y中的坐标传入SAM模型，进而获取预测图像的掩码，得到最终的图像分割坐标；S6、在原始图像上绘制最终的图像分割坐标和边界框，并保存到输出目录；S7、将预测图像的掩码数据和边界框信息保存为图片和JSON格式的标注文件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏正方交通科技有限公司 一种基于公开大模型进行语义分割数据集标注的方法
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