公开(公告)号：CN110135510B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN201910427865.9

申请日：2019-05-22

Applicant: 电子科技大学中山学院 ,  西南财经大学

Inventor： 刘贵松 ,  解修蕊 ,  杨泽衡 ,  张绍楷 ,  占求港

IPC: G06V10/778 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种动态领域自适应方法、设备及计算机可读存储介质，包括以下步骤：基于原始图像数据获取源域数据集和目标域数据集；基于源域数据集定义用于图像识别的卷积神经网络的各层级参数，并在卷积神经网络中全连接层中的输出层之前加入自适应层；计算卷积神经网络的自适应损失LMMD；基于自适应损失LMMD修改卷积神经网络的各层级参数，得到调整后的卷积神经网络；将目标域数据集代入调整后的卷积神经网络，获取图像数据识别的输出结果。本发明还同时公开了一种动态领域自适应设备及计算机可读存储介质。

公开(公告)号：CN110135510A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910427865.9

申请日：2019-05-22

Applicant: 电子科技大学中山学院

Inventor： 刘贵松 ,  解修蕊 ,  杨泽衡 ,  张绍楷 ,  占求港

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动态领域自适应方法、设备及计算机可读存储介质，包括以下步骤：基于原始图像数据获取源域数据集和目标域数据集；基于源域数据集定义用于图像识别的卷积神经网络的各层级参数，并在卷积神经网络中全连接层中的输出层之前加入自适应层；计算卷积神经网络的自适应损失LMMD；基于自适应损失LMMD修改卷积神经网络的各层级参数，得到调整后的卷积神经网络；将目标域数据集代入调整后的卷积神经网络，获取图像数据识别的输出结果。本发明还同时公开了一种动态领域自适应设备及计算机可读存储介质。