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针对鱼眼图像的FastSAM多点标注算法 被引量：1
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作者 乔人杰 蔡成涛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1427-1433,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 多点标注 鱼眼图像 人体检测 fastsam 凸包 提示矩形框 标签分配 损失函数
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基于FastSAM物料颗粒图像分割算法研究
2
作者 常祺钰 刘宾 +1 位作者 李坤 王旋 《河南科学》 2024年第10期1415-1421,共7页
针对物料颗粒图像分割中SAM方法运行效率的问题,提出一种基于FastSAM的高效图像颗粒分割方法.首先,通过图像增强技术提升图像边缘特征信息,进而优化分割性能.其次,利用模型压缩技术Network Slimming对模型进行剪枝优化,通过牺牲部分分... 针对物料颗粒图像分割中SAM方法运行效率的问题,提出一种基于FastSAM的高效图像颗粒分割方法.首先,通过图像增强技术提升图像边缘特征信息,进而优化分割性能.其次,利用模型压缩技术Network Slimming对模型进行剪枝优化,通过牺牲部分分割性能换取运行效率的大幅提升,以适应硬件加速的特性.结果表明,剪枝比例超过40%的时候,精度下降非常明显,所以本研究采用以40%的剪枝比例参数的模型作为此次实验模型.与原始SAM和未经优化的FastSAM相比,优化后的模型在COCO数据集上进行了测试,在AR@100和AR@1000精度上表现出优势.在本地测试样本上能够在保持约93.13%的分割精度的同时实现毫秒级的运行效率,不仅满足了任务对高效率的需求,还确保了处理结果的准确性,达到了高效率与高精度之间的良好平衡. 展开更多
关键词 fastsam 物料颗粒 运行效率 Network Slimming剪枝
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