一种结合图像提示的视觉分割大模型数据自动标注方法

本申请公开了一种结合图像提示的视觉分割大模型数据自动标注方法，其通过采用深度学习的共享视觉编码技术提取提示图像与待标注图像的深层特征，通过跨图像特征匹配与相似度计算，在待标注图像中定位与提示目标语义一致的高响应区域，并从中自动筛选出精确的提示点集。进而，基于该点集引导视觉分割大模型完成对目标的精确分割与掩码生成，实现了从图像提示到最终标注的全流程自动化，显著提升了标注效率与一致性。通过这样的方式，解决了现有技术中自动标注方法通用性不足以及分割大模型应用中必须依赖人工交互的瓶颈问题，为大规模、低成本、高质量的视觉分割数据生产提供了有效的技术途径。