发明专利已授权

基于原型网络的深度领域自适应图像分类方法

📄 申请号：CN202210259161.7 📄 发布日：2026/03/13

著录项目信息

申请日

2022-03-16

公开号

CN114611617B

公开日

2025-04-18

申请人

西安理工大学

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_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_0455 ,

技术画像

所属领域

领域自适应图像识别人工智能算法迁移学习图像分类领域自适应

应用场景

图像分类, 计算机视觉, 智能监控, 医学影像分析, 自动驾驶感知

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开一种基于原型网络的深度领域自适应图像分类方法，包括：预训练好的特征提取器分别对扩充的DS和DT提取特征得到F(DS)和F(DT)；将F(DS)、F(DT)依次输入第一非线性投影器、第一分类器得到分类损失函数Ld2，分别输入至嵌入模块得F′(DS)和F′(DT)和域混淆的损失函数Ld1；定义原型网络，将F′(DS)和F′(DT)输入原型网络中到原型损失函数LP1、LP2，通过Ld1、Ld2、LP1、LP2获得总损失函数用于反向训练；采用训练好的原型网络进行分类。本发明解决了现有技术中存在的源域和无标签目标域类别不一致且给定样本数量较少情况下导致训练后分类器预测分类正确率低下的问题。

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

基于特征重映射的视觉目标跟踪方法

当前第 / 件

TiC颗粒增强高强度TZM基复合材料及制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：123 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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