本研究提出了一种基于大型语言模型的自动注释和实例分割方法，旨在解决深度学习中的数据收集和手动注释瓶颈。该方法在果实实例分割任务中取得了0.9513的Dice系数和0.9303的IoU，验证了其有效性。

Zero-Shot Automatic Annotation and Instance Segmentation Using LLM-Generated Datasets: Eliminating Field Imaging and Manual Annotation in Deep Learning Model Development
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