发明专利已授权

基于双向生成及中间域对齐的无监督域适应图像分类方法

📄 申请号：CN202110816631.0 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-07-20

公开号

CN113469273B

公开日

2023-12-05

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0475 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 智能监控, 自动驾驶, 医学影像分析

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摘要

本发明公开了基于双向生成及中间域对齐的无监督域适应图像分类方法，属于迁移学习领域。本发明通过采用双向生成网络，分别输入源域和目标域的图像将其生成对应伪目标域图像和伪源域图像，生成过程中由任务网络提供监督信息以指导图像生成质量，模型训练结束后，将伪源域图像与源域图像分别输入到分类网络中，通过相关距离度量，不断缩减伪源域与源域图像的分布差异，从而使得分类网络能够利用源域知识为目标域图像进行分类，相较于传统的域适应模型，本模型在提高模型泛化能力的同时，提高了模型的分类精度，既不会混淆域特有信息和域不变信息，从而导致负迁移的情况出现，又能够使得生成的伪源域样本可以完全符合源域样本分布。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20231205

✅ 授权

20211026

?? 实质审查的生效：

20211001

📄 公开

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议价

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