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深入解析使用SAM 3进行数据集自动标注的实战经验，揭示数据清洗、提示策略设计、后处理质量控制等准备工作为何比模型本身更决定标注成败，帮助CV团队避免常见陷阱。
一位开发者将Blender的Python程序化3D场景生成器改造为CV与SLAM合成数据工具，实现数学级精度的边界框标注，有效覆盖极端光照、低照度、重度遮挡等边缘场景，为模型基准测试提供零误差真值数据。
