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摘 要:本发明提供一种面向复杂场景的域适应交通目标检测与识别方法,首先,提出双向注意力特征提取模块,同时从两个方向对输入图像进行特征提取,这种结构可规避前馈过程中的特征损失,然后,提出域适应学习部分,包括两级域匹配模块和图原型匹配模块。在特征提取网络的中间层和最后层,分别连接两级域匹配模块。其中,像素级别域匹配模块包括梯度反转块GRB和像素级域分类器D1,全局级别域匹配模块包括GRB和全局级域分类器D2,在分类和回归网络之后加入图原型匹配模块,分别从源域和目标域的检测结果中抽取出类别原型并将两者匹配,以解决域间实例和类别的匹配问题,实现从普通场景到极端天气场景的适应。本发明采用一致性联合训练方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011144693.3 | 专利名称: | 一种面向复杂场景的域适应交通目标检测与识别方法 |
申请日: | 2020-10-23 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/40搜分类 交通工具 检测搜索 |
公开/公告日: | 2022-06-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112395951B | 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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日期 | 法律信息 | 备注 |