公开(公告)号：CN112488229A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011440101.2

申请日：2020-12-10

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 梁成扬 ,  赵子祥 ,  陈琨 ,  刘军民 ,  张讲社

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/32

Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离和对齐的域自适应无监督目标检测方法，包括以下步骤：将成对的源域和目标域RGB样本输入到两阶段的目标检测框架中，通过源域的标签计算检测损失，训练目标检测框架，获得学习好的目标检测模型；其中，在训练过程中，将多级别的高维特征进行对齐；对每组的区域实例特征进行对齐；将所述成对的源域和目标域RGB样本灰度化并进行特征分离，分离出与检测有关的高维特征及与检测无关的扰乱特征。本发明提供了一种基于特征分离和对齐的无监督域自适应目标检测方法，可有效地解决域自适应目标检测中背景信息噪声和候选区域冗余问题。

公开(公告)号：CN112488229B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202011440101.2

申请日：2020-12-10

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 梁成扬 ,  赵子祥 ,  陈琨 ,  刘军民 ,  张讲社

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离和对齐的域自适应无监督目标检测方法，包括以下步骤：将成对的源域和目标域RGB样本输入到两阶段的目标检测框架中，通过源域的标签计算检测损失，训练目标检测框架，获得学习好的目标检测模型；其中，在训练过程中，将多级别的高维特征进行对齐；对每组的区域实例特征进行对齐；将所述成对的源域和目标域RGB样本灰度化并进行特征分离，分离出与检测有关的高维特征及与检测无关的扰乱特征。本发明提供了一种基于特征分离和对齐的无监督域自适应目标检测方法，可有效地解决域自适应目标检测中背景信息噪声和候选区域冗余问题。