发明专利已授权

一种无源无监督域适应图像分类方法

📄 申请号：CN202310576784.1 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2023-05-22

公开号

CN116824216B

公开日

2025-11-18

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_088 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

计算机视觉, 智能安防, 自动驾驶, 医学影像分析, 遥感图像分类

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摘要

本发明公开了一种无源无监督域适应图像分类方法，使用源域图像及其标签训练一个源域预训练模型，并使用该预训练模型初始化一个目标模型；使用初始化的目标模型计算目标域图像的模型结构级别和数据结构级别的预测分数，将二者结合作为目标域样本的置信分数，并用于目标模型的交叉熵损失加权，引入信息最大化损失来辅助目标模型训练；将目标域样本的图像、伪标签、置信分数混合；计算双分类器的确定性差异距离用于目标模型的最大最小化训练；最后训练模型，计算相应损失并依次迭代更新优化相应的模型参数，从而明确地识别一些不确定分类的目标样本，再引入权重混合策略来充分利用目标域知识，进一步提高目标域分类准确率。

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

基于主次特征分离的红外和可见光图像融合方法、系统

当前第 / 件

针对BMP格式掩盖的JPEG同步重压缩检测方法

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

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