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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基于多模态大模型的自动驾驶深度学习数据集标注方法
申请号:CN202410720072
申请日期:2024-06-05
公开号:CN118313485B
公开日期:2024-08-30
类型:发明专利
摘要
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;若达到设定值则进行步骤5,未达到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。
技术关键词
深度学习数据集 多模态 标注方法 可视化数据集 格式 自然语言 图像 阶段 误差 图片 标签 代表 参数 车辆
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