[发明专利]一种面向复杂场景的域适应交通目标检测与识别方法有效
| 申请号： | 202011144693.3 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112395951B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 刘袁缘;刘子杨;方芳;覃杰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/25;G06K9/62;G06V10/774 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 龚春来 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向复杂场景的域适应交通目标检测与识别方法，首先，提出双向注意力特征提取模块，同时从两个方向对输入图像进行特征提取，这种结构可规避前馈过程中的特征损失，然后，提出域适应学习部分，包括两级域匹配模块和图原型匹配模块。在特征提取网络的中间层和最后层，分别连接两级域匹配模块。其中，像素级别域匹配模块包括梯度反转块GRB和像素级域分类器D1，全局级别域匹配模块包括GRB和全局级域分类器D2，在分类和回归网络之后加入图原型匹配模块，分别从源域和目标域的检测结果中抽取出类别原型并将两者匹配，以解决域间实例和类别的匹配问题，实现从普通场景到极端天气场景的适应。本发明采用一致性联合训练方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 复杂 场景 适应 交通 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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