发明专利已授权

一种基于CycleGAN与伪标签的目标检测自适应模型的构建方法

Name: 一种基于CycleGAN与伪标签的目标检测自适应模型的构建方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2020105400468
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010540046.8 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2020-06-15

公开号

CN111882055A

公开日

2020-11-03

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

标签目标检测生成对抗网络半监督学习标签

应用场景

自动驾驶, 智能安防, 工业视觉检测, 遥感图像分析

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摘要

本发明公开了一种基于CycleGAN与伪标签的目标检测自适应模型的构建方法，包括：S1，源域数据集和目标域数据集预处理；S2，使用CycleGAN网络将源域数据集转换为接近目标域数据集的中间域数据集，并将中间域数据集输入Faster R-CNN网络进行训练，得到初步域自适应模型Q；将目标域数据集重新输入到模型Q中，获得带伪标签的目标域数据集；S3，将中间域数据集与带伪标签的目标域数据集轮流输入模型Q进行迭代式地更新与优化，最终得到基于CycleGAN与伪标签的目标检测域自适应模型。本发明通过利用置信度改进Faster R-CNN网络的目标检测总损失函数来训练得到的目标检测域自适应模型，能够解决两个域之间由于存在分布差异而导致目标检测出现域漂移的问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111882055A

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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

20220805

✅ 授权

20201120

?? 实质审查的生效：

20201103

📄 公开

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