公开(公告)号：CN113076994A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202110349864.4

申请日：2021-03-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张庆亮 ,  朱松豪 ,  梁志伟

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了图像识别技术领域的一种开集域自适应图像分类方法及系统，利用通道注意力机制，使网络更好地获取域不变特征，便于特征的迁移，同时使其更容易训练。包括将从源域中获取的带标签样本、从目标域中获取的无标签样本分别输入基于通道注意力模块的特征提取器中，获取加权后的多通道特征图；将加权后的多通道特征图送入标签分类器，将带标签样本划分为K个已知类别，将无标签样本划分为在源域中可见的K个已知类别和在源域中不可见的一个未知类别；将来自源域和目标域的已知类别送入域辨别器，并基于对抗生成网络强化域不变特征提取；基于协方差匹配，缩小源域与目标域之间的域间差异。

公开(公告)号：CN113076994B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202110349864.4

申请日：2021-03-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张庆亮 ,  朱松豪 ,  梁志伟

IPC: G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了图像识别技术领域的一种开集域自适应图像分类方法及系统，利用通道注意力机制，使网络更好地获取域不变特征，便于特征的迁移，同时使其更容易训练。包括将从源域中获取的带标签样本、从目标域中获取的无标签样本分别输入基于通道注意力模块的特征提取器中，获取加权后的多通道特征图；将加权后的多通道特征图送入标签分类器，将带标签样本划分为K个已知类别，将无标签样本划分为在源域中可见的K个已知类别和在源域中不可见的一个未知类别；将来自源域和目标域的已知类别送入域辨别器，并基于对抗生成网络强化域不变特征提取；基于协方差匹配，缩小源域与目标域之间的域间差异。