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摘 要: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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910594012.4 | 专利名称: | 一种基于多层特征对齐的跨域目标检测方法 |
申请日: | 2019-07-03 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区学府路253号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 检测搜索 |
公开/公告日: | 2019-10-22 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110363122A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/10/11 | 授权 | |
2019/11/15 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 201910594012.4 申请日: 2019.07.03 |
2019/10/22 | 公开 |