基于域适应的噪音场景图像分类方法及系统

授权

摘要

本发明公开了一种基于域适应的噪音场景图像分类方法及系统，采用干净源域样本训练特征提取器和分类器；利用训练好的特征提取器和分类器，对源域样本进行蒸馏，蒸馏出干净源域样本；给每一个目标域样本分配一个伪标签，从标签空间Y中随机采样类子集Y_C，针对类子集Y_C中的每一个类，分别从蒸馏的干净源域样本和带伪标签的目标域样本中采样d个样本，得到小批量平衡的蒸馏源域数据和带伪标签目标域数据将和输入训练特征提取器ψ得到特征，并将提取到的特征分别输入分类器f和辅助分类器f'，利用f'最大化MDD差异，并通过最小化分类损失和MDD差异训练η和f，最小化MDD差异的上限，得到具有最优参数的分类器本发明能够不依赖额外信息和假设减少源域中噪音带来的影响。

基本信息

专利标题：

基于域适应的噪音场景图像分类方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113378981A

申请号：

CN202110752264.2

公开（公告）日：

2021-09-10

申请日：

2021-07-02

授权号：

CN113378981B

授权日：

2022-05-13

发明人：

刘璇黄迎

申请人：

湖南大学

申请人地址：

湖南省长沙市岳麓区麓山南路28号

代理机构：

长沙正奇专利事务所有限责任公司

代理人：

王娟

优先权：

CN202110752264.2

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62