发明专利 已授权

一种基于多模态类别中心的无监督域适应方法及系统

📄 申请号:CN202411779699.6 📄 发布日:2026/11/05

著录项目信息

申请日
2024-12-05
公开号
CN119863646B
公开日
2025-10-31
申请人
广州大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

计算机视觉, 跨域识别, 多模态数据处理, 图像分类, 智能监控

摘要

本申请提供了一种基于多模态类别中心的无监督域适应方法及系统,根据本申请的方法包括:获取多源无监督域适应数据集,对所述无监督域适应数据集进行预处理,并将处理后的数据分为训练集和测试集;其中,所述训练集为源域数据,所述测试集为目标域数据;根据所述训练集生成多模态类别中心点;基于所述训练集、测试集和多模态类别中心点对预构建的视觉‑语言CLIP模型进行训练,并利用总损失函数对CLIP模型进行优化,得到最终的域适应模型;以及通过所述测试集对所述域适应模型进行训练和评估。本申请提出的基于提示亲和力和多模态类别中心(PMCC)的无监督领域适应方法,在无需目标领域标注数据的情况下,有效衡量了源域和目标域数据之间的语义相似性。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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