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本发明公开了一种实例分割数据集的半自动标注方法、装置及可读介质，通过分别对实例分割模型和图像分类模型进行训练；使用训练好的实例分割模型对图像数据集合中的第一数据集进行预测，得到第一预测结果，基于第一预测结果确定每张图像中包含单个物体的图像，将单个物体的图像输入训练好的图像分类模型，得到第二预测结果，将单个物体的第一预测结果与第二预测结果进行对比，根据比对结果人工纠正每张图像中的单个物体的第一种类和掩膜，得到伪标签实例分割数据集；将人工实例分割数据集和伪标签实例分割数据集混合作为实例分割数据集，对实例分割模型重新训练，得到最终的实例分割模型。本方法使用少量的人工标注数据，成本低并具有较高的精度。

本申请提供了一种肺炎CT影像的病灶实例分割方法及装置，包括：获取患者待分割的肺炎CT影像；将肺炎CT影像输入预先训练好的病灶实例分割模型，得到患者的肺炎病灶实例分割结果；其中，病灶实例分割模型以Mask R‑CNN模型为基础构建；病灶实例分割模型中的Mask分支模块包括特征提取单元、多尺度特征融合单元、通道注意力单元和亚像素卷积上采样单元。这样，结合了多尺度特征融合、通道注意力和亚像素卷积上采样机制的病灶实例分割模型具有更好的病灶实例分割能力，能够分割出更精准的各个病灶实例，尤其能够提升对于病灶边缘及肺部小病灶的分割效果。

本发明公开了一种复杂几何形态建筑物的实例分割与结构化拓扑重建方法，涉及三维模型生成技术领域，包括以下步骤：S1、建筑物点云实例分割：采用SoftGroup网络对无人机LiDAR点云进行语义解析，输出包含各建筑组件语义标签的独立部件实例，通过点云实例掩码实现各建筑组件的精细化分割；S2、几何基元提取：根据语义标签对实例点云进行分组，执行差异化几何拟合，本发明通过语义‑几何耦合建模，实现异形结构与规则部件的统一表达，解决传统方法在复杂建筑场景中的分割与参数化瓶颈，还采用椭圆曲线段简化锥形顶或半球顶与支撑结构的边界表达，降低计算复杂度，同时保障建筑骨架的完整性。