基于图像-实例对齐网络的训练方法和跨域目标检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202210595693.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693983A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693983A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/82（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张天柱;张哲;张勇东;姜涵;吴枫 | 申请（专利权）人 | 中国科学技术大学 |
| 代理机构 | 中科专利商标代理有限责任公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 230026安徽省合肥市包河区金寨路96号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于图像‑实例对齐网络的训练方法和跨域目标检测方法。其中，该训练方法包括：将源域图片输入目标检测主干网络，得到初始化类别原型和待训练目标检测主干网络；将源域图片和目标域图片输入待训练目标检测主干网络，得到特征图和候选框区域特征；将特征图输入自适应前景感知的注意力模块，得到域标签概率和前景感知域标签概率；将候选框区域特征和初始化类别原型输入类别感知的原型对齐模块，得到候选框区域特征矩阵和初始化类别原型矩阵，利用候选框区域特征矩阵对初始化类别原型矩阵进行更新，得到滑动平均后的类别原型矩阵；对待训练目标检测主干网络联合训练，调整待训练目标检测主干网络的网络参数。 |
