针对鱼眼图像的FastSAM多点标注算法OA北大核心CSTPCD

为了解决多点表示方法在鱼眼图像人体检测过程中标注成本高的问题,本文提出了基于FastSAM的多点标注算法,将鱼眼图像数据集本身的矩形框标注作为提示引导框,与原图一起作为输入,通过FastSAM获取较为准确的目标分割标注,根据分割标注与矩形框的IoU评估分割信息的准确性,对于不准确的个体进一步补全纠错。针对多点表示无法处理中心点不在目标内的问题,提出了基于凸包的多点表示回归策略,直接通过分割信息获取多点表示标注信息,同时设计了相对应的标签分配机制和损失函数。本文的方法可以节省大量的人工成本,同时通过实验验证该算法具有可行性。