线段标注并非一次性数据准备过程，而是与模型训练形成紧密迭代闭环。初始模型在验证阶段若表现不佳，往往暴露出训练数据的结构性缺陷，例如某类弯道车道线样本不足，或某种材质裂纹未覆盖。此时可通过主动学习策略，筛选模型预测置信度低或误差大的样本优先标注，实现数据资源的精准补充。同时，模型输出也可用于反向发现潜在标注错误，如线段方向颠倒、虚实线误标、交叉逻辑矛盾等，进而触发复核流程。这种“标注—训练—评估—再标注”的循环机制，持续提升数据与模型的匹配度与系统鲁棒性。
信息来源：网易伏羲
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