[发明专利]一种基于可靠权重最优传输的图像分类方法在审
| 申请号： | 202010645952.4 | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111814871A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 徐仁军;刘伟明;林九鸣;钱昕玥;胡晓玥;赵胤;何京城;朱子航;何旭;孙诚博;周翔 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于可靠权重最优传输的图像分类方法，首先对源域数据进行预处理，使得深度神经网络拟合源域样本图像的样本标签；然后进行图片标注，给目标域数据样本打上伪标签，再进行节点配对，实现源域和目标域中的相关联的图片的配对，最后通过特征提取器和自适应判别器实现自动分析，对图像进行分类。本发明提出了一种利用空间原型信息和域内结构动态测量样本域间差异的子空间可靠性方法。该方法可作为现有领域自适应技术的预处理步骤，大大提高了效率。本发明将收缩子空间可靠性与最优运输策略相结合，可以使深度特征更加明显，增强模型的鲁棒性和有效性。本发明的深度神经网络在各种数据集上工作稳定，性能优于现有方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 可靠 权重 最优 传输 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010645952.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
