一种基于视觉大模型的缺陷数据集辅助标注方法

本发明涉及一种基于视觉大模型的缺陷数据集辅助标注方法，包括：步骤1、获取含缺陷的CT切片图像，将CT切片图像进行裁剪处理，获取图像数据集；步骤2、对数据集中的少量数据进行手工标注，获取人工标注图像，并生成点提示和框提示；步骤3、将图像数据集、点提示和框提示输入视觉大模型，获取缺陷预测图像；步骤4、设置目标阈值，将缺陷预测图像与人工标注图像进行定量对比，判断对比结果是否满足目标阈值，若满足目标阈值，则获取最优视觉大模型；若未满足目标阈值，则返回步骤2，增加点提示，直至获取最优视觉大模型；步骤5、将数据集中的剩余数据输入最优视觉大模型，结合点提示信息，获取大量目标缺陷标注数据集。