English(EN) Data-Efficient Crosswalk Segmentation from Overhead CCTV via Confidence- and Geometry-Guided Pseudo-Labeling

新方法利用伪标签改进闭路电视斑马线分割

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 04:00

研究人员开发了一种数据高效的方法，用于从顶视闭路电视 (CCTV) 录像中分割斑马线，解决了与街景图像相比视角和外观变化的挑战。所提出的流程利用了一个在有限的标注 CCTV 图像集和更大的未标注帧池上训练的定制 U-Net 模型。采用了由置信度分数和几何先验引导的伪标签技术来提高性能，在手动验证数据上达到了 88.91% 的 IoU。该研究还强调了将伪标签评估与自训练数据隔离对于确保准确性能指标的关键重要性。 AI

影响这项研究为训练用于监控录像中物体检测的计算机视觉模型提供了一种更有效的方法，有可能降低标注成本并提高实际应用性。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Abdirashid Omar, Jonghyuk Park · 2026-09-15 04:00

通过置信度和几何引导的伪标签实现高效的顶视CCTV人行横道分割

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