基于领域自适应的跨域目标检测方法
公开
摘要
本发明公开一种基于领域自适应的跨域目标检测方法，包括：步骤1，获取包括源域Ds和目标域DT的目标检测数据集，进行数据增强和数据集扩充；步骤2，采用扩充后的数据集对CycleGAN网络进行训练并输出生成数据域DG；步骤3，构建Faster RCNN网络作为目标检测器，将源域Ds和生成数据域DG作为训练集对目标检测器进行训练；步骤4，对目标域DT的数据集进行复杂度评估对目标检测器进行再训练；步骤5，采用步骤4训练好的目标检测器对待检测数据进行目标检测，最终得到检测结果。本发明解决了当拥有具有实例级标签的源域，而目标域中不具备实例级标签时，在目标检测中对深度模型性能的影响，以及导致训练后实例类别和边界框位置预测准确率低下的问题。
基本信息
专利标题 ：
基于领域自适应的跨域目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626461A
申请号 ：
CN202210258271.1
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘龙黄珂卿陈万军
申请人 ：
西安理工大学
申请人地址 ：
陕西省西安市碑林区金花南路5号
代理机构 ：
西安弘理专利事务所
代理人 ：
王奇
优先权 ：
CN202210258271.1
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06V10/764 G06V10/82 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
2022-06-14 ：
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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