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基于Mask Scoring R-CNN的高質(zhì)量數據集快速自動(dòng)標定方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

南京師范大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.41;TP183

基金項目:

國家自然科學(xué)基金項目(41974033);江蘇省科技成果轉化(BA2020004);江蘇省省級工業(yè)和信息產(chǎn)業(yè)轉型升級專(zhuān)項資金項目。


Fast Automatic Labeling Method for high quality data sets Based on Mask Scoring R-CNN
Author:
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    摘要:

    針對計算機視覺(jué)領(lǐng)域人工標定多目標數據集時(shí)間冗長(cháng)的問(wèn)題,提出一種基于Mask Scoring R-CNN的高質(zhì)量數據集快速自動(dòng)標定方法;首先,設計了高質(zhì)量數據集快速自動(dòng)標定架構,訓練數據自動(dòng)標定模型并搭建目標分類(lèi)與標定系統;其次,在對比不同殘差網(wǎng)絡(luò )及引入遷移學(xué)習基礎上,進(jìn)一步研究了基于MaskIoU Head的多目標掩膜標定質(zhì)量評價(jià)方法,完成基于Mask Scoring R-CNN的多目標高質(zhì)量數據集快速自動(dòng)標定方法設計;最后,以車(chē)輛數據為例進(jìn)行數據集快速自動(dòng)標定方法驗證,實(shí)驗結果表明,相較于Mask R-CNN和Faster R-CNN方法,Mask Scoring R-CNN方法具有目標數據分類(lèi)效果好及掩膜分割精度高的優(yōu)點(diǎn),檢測準確率達到93.4%,且標定速度相較于人工標定速度提升了95.77%。

    Abstract:

    Aiming at the problem of lengthy manual calibration of multi-target data sets in the field of computer vision,a rapid automatic labeling method based on Mask Scoring R-CNN was proposed. Firstly, a fast automatic labeling framework for high quality data sets is designed. Then, the automatic labeling model of multiple target data is trained and classification and labeling system is built. Secondly, the quality evaluation method of multiple target mask labeling based on MaskIoU Head was further studied based on the comparison of different residual networks and the introduction of transfer learning. Besides,the rapid automatic label method for high quality multiple target data set based on Mask Scoring R-CNN is proposed.Finally, taking vehicle data as an example, the experimental results show that Mask Scoring R-CNN has the advantages of good target data classification effect and high Mask segmentation accuracy compared with the Mask R-CNN and Faster R-CNN. The detection accuracy of the proposed method is 93.4%, and the label speed is 95.77% higher than manual label.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

胡馨月,謝非,王軍,馬磊,黃懿涵,劉益劍.基于Mask Scoring R-CNN的高質(zhì)量數據集快速自動(dòng)標定方法計算機測量與控制[J].,2023,31(4):232-238.

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歷史
  • 收稿日期:2022-11-27
  • 最后修改日期:2022-12-28
  • 錄用日期:2023-01-03
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-04-24
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