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龙图腾网获悉宁波博登智能科技有限公司申请的专利一种2D图像目标检测框自动标注与缩边方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116486378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310465871.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种2D图像目标检测框自动标注与缩边方法是由吕呈刚;赵捷设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种2D图像目标检测框自动标注与缩边方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种2D图像目标检测框自动标注与缩边方法，涉及自动驾驶标注技术领域，包括：S100、样本集标注；S200、粗检测模型训练；S300、精细微调模型训练；S400、自动标注模型推理；S500、粗标注框自动缩边；S600、人工质检和微调。本发明显著提升了标注效率，降低了人工标注所需时间和成本。

本发明授权一种2D图像目标检测框自动标注与缩边方法在权利要求书中公布了：1.一种2D图像目标检测框自动标注与缩边方法，其特征在于，包括： S100、样本集标注，从数据集划分样本集并进行标注； S200、粗检测模型训练，训练粗检测模型；具体包括： S210、构建粗检测模型训练标签，对标注信息中的真实目标框做扩展，构建所述粗检测模型训练标签； S220、训练粗检测模型，以所述样本集中图片和所述粗检测模型训练标签作为所述粗检测模型训练的输入进行训练，训练完成后，将粗检测模型权重进行保存； S300、精细微调模型训练，训练精细微调模型；具体包括： S310、构建第一阶段精细微调模型训练数据集，对标注信息中的真实目标框做扩展，构建所述第一阶段精细微调模型训练数据集； S320、构建第一阶段精细微调模型训练标签，对所述标注信息中的真实目标框做扩展，构建所述第一阶段精细微调模型训练标签； S330、第一阶段精细微调模型训练，以所述第一阶段精细微调模型训练数据集和所述第一阶段精细微调模型训练标签作为输入，进行所述第一阶段精细微调模型训练，训练完毕后，将第一阶段精细微调模型权重进行保存； S340、构建第二阶段精细微调模型训练数据集，对所述标注信息中的真实目标框做扩展，构建所述第二阶段精细微调模型训练数据集；具体包括： S341、随机生成与所述真实目标框交并比为0.9、并且包含所述真实目标框的虚拟裁剪框； S342、使用所述虚拟裁剪框对所述样本集中图片进行裁剪，裁剪所得的图片作为所述第二阶段精细微调模型训练数据； S350、构建第二阶段精细微调模型训练标签，以所述标注信息中的真实目标框作为所述第二阶段精细微调模型训练标签； S360、第二阶段精细微调模型训练，以所述第二阶段精细微调模型训练数据集和所述第二阶段精细微调模型训练标签作为输入，进行所述第二阶段精细微调模型训练，训练完毕后，将第二阶段精细微调模型权重进行保存； S400、自动标注模型推理，使用所述粗检测模型和所述精细微调模型对所述数据集中所有图片数据进行推理； S500、粗标注框自动缩边，使用所述精细微调模型对粗标注框进行缩边； S600、人工质检和微调，人为对模型推理结果进行检查和精细修改。

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