龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于于类对齐的域自适应目标检测方法。该方法旨在解决域自适应目标检测中存在各种类别特征的类内变化显著、类间差异不足的问题。主要步骤包括：设计类间分离模块，采用困难样本挖掘的采样方法，在两个领域间通过距离交互增强类别间的差异；类内聚合模块，通过获取两个领域内同类特征与共享类别中心之间的距离，利用最小化类别内差异方法。优化损失函数，增强模型对类间差异性和类内紧凑性的学习。实验表明，提出的方法在不同背景和图像质量下均表现出显著的检测效果提升。与现有技术相比，本发明提高了模型获取两域之间的类别语义信息的能力，验证了其在域自适应目标检测中的优势。
主权项：1.一种基于类对齐的域自适应目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：类间分离模块，采用困难样本挖掘的采样方法，在两个领域间通过距离交互增强类别间的差异，进而保证不同类别特征的分离；步骤2：类内聚合模块，通过获取两个领域内同类特征与共享类别中心之间的距离，利用最小化类别内差异方法，增强类别特征的一致性，并动态调整类别中心参数；步骤3：优化损失函数，包括基本的检测器损失，用于评估预测框架与实际标注框架的一致性；类别中心损失，确保类别中心的准确更新；以及三元组损失，进一步增强模型对类间差异性和类内紧凑性的学习；步骤4：为了验证本方法的有效性，本部分共设置了两组实验，分别为不同背景和不同的图像风格和图像质量两组实验，和将本方法在公开的标准数据集上进行测试，与主流算法从用的实验角度进行定量和定性分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于类对齐的域自适应目标检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号