基于加权最优传输的无监督域自适应视觉目标检测方法、系统及...
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摘要

本发明公开了一种基于加权最优传输的无监督域自适应视觉目标检测方法、系统及存储介质,方法包括以下步骤:基于最优传输的域间样本对采样方法,基于加权最优传输的候选区域域间特征对齐学习,浅层全局特征对抗对齐学习,深层全局特征对抗对齐学习,上下文特征融合连接。本发明一方面解决了无监督域自适应目标检测中提案候选区域特征如何对齐的问题;另一方面,解决了最优传输算法初始的域间类别分布不均衡问题,根据候选区域类别数量重新分配最优传输算法的初始分布权重,使得两域间同类的候选区域总权重一致,有效的减少了错误类别匹配的发生,保证域差异减小的同时保持类别判别性。

基本信息
专利标题 :
基于加权最优传输的无监督域自适应视觉目标检测方法、系统及存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112396097A
申请号 :
CN202011236412.7
公开(公告)日 :
2021-02-23
申请日 :
2020-11-09
授权号 :
CN112396097B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
詹宗沅魏朋旭林倞
申请人 :
中山大学
申请人地址 :
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 :
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 :
李斌
优先权 :
CN202011236412.7
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-17 :
授权
2021-03-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20201109
2021-02-23 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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