多模型融合投票预标注算法研究

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。