基于Mask Scoring R-CNN的高质量数据集快速自动标定方法

作     者：胡馨月 谢非 王军 马磊 黄懿涵 刘益剑 HU Xinyue;XIE Fei;WANG Jun;MA Lei;HUANG Yihan;LIU Yijian

作者机构：南京师范大学电气与自动化工程学院南京210023 南京三万物联网科技有限公司南京210000 江苏省三维打印装备与制造重点实验室南京210042 

基　　金：国家自然科学基金项目(41974033) 江苏省科技成果转化(BA2020004) 江苏省省级工业和信息产业转型升级专项资金项目 

出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)

年 卷 期：2023年第31卷第4期

页      码：232-238页

摘      要：针对计算机视觉领域人工标定多目标数据集时间冗长的问题,提出一种基于Mask Scoring R-CNN的高质量数据集快速自动标定方法;首先,设计了高质量数据集快速自动标定架构,训练数据自动标定模型并搭建目标分类与标定系统;其次,在对比不同残差网络及引入迁移学习基础上,进一步研究了基于MaskIoU Head的多目标掩膜标定质量评价方法,完成基于Mask Scoring R-CNN的多目标高质量数据集快速自动标定方法设计;最后,以车辆数据为例进行数据集快速自动标定方法验证,实验结果表明,相较于Mask R-CNN和Faster R-CNN方法,Mask Scoring R-CNN方法具有目标数据分类效果好及掩膜分割精度高的优点,检测准确率达到93.4%,且标定速度相较于人工标定速度提升了95.77%。

主 题 词：目标检测 实例分割 迁移学习 高质量数据集 快速自动标定 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.04.036

馆 藏 号：203121199...