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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种基于自适应语义退化学习的开放世界目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，适用于自动驾驶等场景，包括：利用具有标注信息的自动驾驶场景已知类数据，引导当前阶段的开放目标检测模型进行自动驾驶已知类目标的检测；引导开放目标检测模型获取不同聚类簇之间的共享特征和信息；利用开放目标检测模型区分共享泛化特征的已知类别和未知类别；设置执行训练数据集的更新，并引导开放目标检测模型进行新类的增量学习，完成对开放目标检测模型的训练，并对自动驾驶场景开放世界中的目标进行检测。本发明可用于自动驾驶场景，并同样适用于缺陷检测、目标追踪等开放世界目标检测任务，具有较高的实际应用价值。
主权项：1.一种基于自适应语义退化学习的开放世界目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用具有标注信息的自动驾驶场景已知类数据，引导当前阶段的开放目标检测模型进行自动驾驶已知类目标的检测；S2、利用语义降级学习方法，引导开放目标检测模型获取不同聚类簇之间的共享特征和信息；S3、根据获取的共享特征和信息，利用开放目标检测模型区分共享泛化特征的已知类别和未知类别；S4、根据自动驾驶场景开放世界目标检测任务，设置执行训练数据集的更新，并引导开放目标检测模型进行新类的增量学习；S5、迭代执行步骤S1-S4，完成对开放目标检测模型的训练，并利用已训练的开放目标检测模型对自动驾驶场景开放世界中的目标进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于自适应语义退化学习的开放世界目标检测方法
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