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专利
 名称： |
一种基于多层特征对齐的跨域目标检测方法 |
| 作者： |
王蒙,李威 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
201910594012.4 |
| 申请日/受理日： |
2019-07-03 |
| 公告日： |
2019-10-22 |
| 授权日： |
2022-10-11 |
| 简介： |
本发明公开了一种基于多层特征对齐的跨域目标检测方法。首先，通过深度卷积神经网络在有边框标注的源域数据集上训练检测器。然后，将训练好的检测器作为预训练模型，并通过深度卷积神经网络VGG?16对源域与没有边框标注的目标域的图片进行特征提取，使源域与目标与共享特征参数。其次，设计领域分类器，将提取到的多层源域与目标域的特征层作为领域分类器的输入，判断特征层是来自于源域还是目标域。再通过对抗生成网络的训练方式，使得源域与目标域的特征分布对齐，进而减少两个领域之间的数据偏差。最后，通过将检测器与判别器进行联合训练，从而得到最终的模型。本发明实现了将源域知识迁移到目标域，提升了无边框标注的目标域数据的检测精度。 |
