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无源域适应目标检测方法及装置
摘要文本
本发明提供一种无源域适应目标检测方法及装置，包括：基于教师模型从目标域数据集的部分图像中提取的各类目标的第一实例特征，构建所述各类目标的多个特征原型；根据所述各类目标的多个特征原型，对所述教师模型获取的所述目标域数据集中各图像的目标检测结果进行纠正，得到所述各图像的伪标签；将所述目标域数据集的各图像作为样本，将所述各图像的伪标签作为标签对学生模型进行训练，使用训练后的所述学生模型检测待检测图像中的目标；所述教师模型和所述学生模型通过预先使用源域数据集对目标检测模型进行训练得到。本发明使用目标域中各类目标的多特征原型引导生成更加准确的伪标签作为模型训练的监督信息，从而提高目标检测的准确性。。来自马-克-数-据-官网
申请人信息
- 申请人:中国科学院自动化研究所
- 申请人地址:100190 北京市海淀区中关村东路95号
- 发明人: 中国科学院自动化研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 无源域适应目标检测方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311332829.7 |
| 申请日 | 2023/10/13 |
| 公告号 | CN117636086A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06V10/774 |
| 权利人 | 中国科学院自动化研究所 |
| 发明人 | 张璐; 张思琦; 刘智勇; 乔红 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村东路95号 |
专利主权项内容
1.一种无源域适应目标检测方法，其特征在于，包括：基于教师模型从目标域数据集的部分图像中提取的各类目标的第一实例特征，构建所述各类目标的多个特征原型；根据所述各类目标的多个特征原型，对所述教师模型获取的所述目标域数据集中各图像的目标检测结果进行纠正，得到所述各图像的伪标签；将所述目标域数据集的各图像作为样本，将所述各图像的伪标签作为标签对学生模型进行训练，使用训练后的所述学生模型检测待检测图像中的目标；所述教师模型和所述学生模型通过预先使用源域数据集对目标检测模型进行训练得到。 搜索马 克 数 据 网