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摘要：本发明提供了一种基于目标检测的背景唐卡图像标注的方法，涉及图像处理技术领域。包括：获取待处理图像数据集；对待处理图像数据集进行预处理，并将预处理后的图像数据集输入至YOLOv8目标检测模型，得到预处理后的图像数据集的类别、边界框坐标和置信度分数；根据边界框坐标，对边界框进行手动调整，得到调整后的边界框；根据类别、调整后的边界框和置信度分数对预处理后的图像数据集进行调整并裁剪，得到裁剪图像集；根据裁剪图像集构建第一分类数据集和第二分类数据集；将第二分类数据集输入构建好的分类模型中，得到分类结果；根据分类结果得到目标检测标注数据集。本发明解决了现有技术中唐卡图像的标准和分类准确率和效率低下的问题。
主权项：1.一种基于目标检测的背景唐卡图像标注的方法，其特征在于，包括：获取待处理图像数据集；对所述待处理图像数据集进行预处理，得到预处理后的图像数据集；将所述预处理后的图像数据集输入至YOLOv8目标检测模型，得到预处理后的图像数据集的类别、边界框坐标和置信度分数；根据所述边界框坐标，对边界框进行手动调整，得到调整后的边界框；根据所述类别、调整后的边界框和置信度分数对所述预处理后的图像数据集进行调整并裁剪，得到裁剪图像集；根据所述裁剪图像集构建第一分类数据集和第二分类数据集；将所述第二分类数据集输入构建好的分类模型中，得到分类结果；根据所述分类结果得到目标检测标注数据集。
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百度查询： 西北民族大学 一种基于目标检测的背景唐卡图像标注的方法及系统
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