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基于多模态大模型的自动驾驶深度学习数据集标注方法

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成果名称: 基于多模态大模型的自动驾驶深度学习数据集标注方法 关键字: 标注 , 多模 , 数据 , 模型 , 自动驾驶 , 验证 , 驾驶 , 深度学习 , 图像 , 人工 应用行业: 汽车制造业
高新技术领域: 电子信息技术 所在地: 天津市 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: CN202410720072.7 成果体现形式: 成果属性:
成果所处阶段: 授权 成果水平: 国内领先 研究形式:
学科分类: 战略新兴产业: 新一代信息技术 课题来源:
第一完成单位名称: 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 技术转让 交易价格(万): 9.00 所属十强产业:

本发明公开了一种基于多模态大模型的自动驾驶深度学习数据集标注方法,包括以下步骤:步骤1,确定标注类别和标注生成的标签数据的格式;步骤2,利用自然语言对多模态大模型下达任务,对多模态大模型进行初始化、设置参数;步骤3,将自动驾驶深度学习数据集输入所述多模态大模型,所述多模态大模型对图形数据集进行标注;步骤4,一阶段数据集标注质量验证,计算整体准确率#imgabs0#;若达到#imgabs1#设定值则进行步骤5,未达到#imgabs2#设定值则重复进行步骤3的标注;步骤5,二阶段可视化数据集标注质量验证,人工标注进行误差消除,形成验证后的数据集;步骤6,利用验证后的数据集优化所述多模态大模型。本发明标注效率高、准确率高、成本低。

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