[发明专利]一种基于增强重建分类网络的盲领域图像分类与重建方法在审
| 申请号： | 201911118540.9 | 申请日： | 2019-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN110909783A | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 陶洋;胡昊;鲍灵浪;孙雨浩;郭坦 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 在实际场景中，测试数据通常与训练数据的分布不同，并且在训练数据上训练的模型在测试数据中的表现可能会更差，从而导致较差的视觉分类性能。该问题主要是由于域偏差引起的，而域适应通过设计减少分布差异的模型来解决此问题。目前的方法依赖自目标域数据样本参与训练。但是，目标域的测试数据一般无法获取。对于这个盲领域适应问题，提出了一种基于增强重建分类网络的盲领域图像分类与重建方法。使用已训练的源域模型的重建管道增强目标域特征，使其更接近源域的正确类。最后可以使用源域模型的分类管道进行分类。在基准数据集上进行的实验证明，方法在跨域视觉识别方面明显优于最新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 重建 分类 网络 领域 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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