多模型融合投票预标注算法研究

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摘  要：针对标注内容烦琐、耗时等问题，提出一种多模型融合投票预标注方法。在预标注过程中，将Cascade_RCNN、RetinaNet、CondLaneNet三个模型的检测结果进行融合，然后将各个模型生成的坐标结果进行提取、判断、匹配、参数平均、排序等处理，得到最终的预标注结果。在公开数据集以及自建数据集上进行多次试验的结果表明，算法能够提高预标注精度，减少标注过程中人工标注工作量，具有较好的效果，验证了该方法的有效性。（剩余9243字）

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