[发明专利]一种基于对比学习的域适应物体检测方法及装置在审
| 申请号： | 202210397702.2 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114972964A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 王蕊;钟安雨;邹聪 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/42;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 李文涛 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于对比学习的域适应物体检测方法及装置，属于计算机视觉技术领域，采用深度神经网络中的ResNet网络，配合对比学习以及特征解耦模块，能够在数据集中只有源域图像数据有标注而目标域图像数据没有标注的情况下匹配源域和目标域中的特征并从中解耦出域不变特征，并以域不变特征为基础进行物体检测。在训练过程中利用对比学习实现了源域和目标域特征的对齐，提高了解耦后特征的一致性，获得了更好的域不变特征，提升了在目标域上的物体检测效果，结果具有高精度高召回率，表明网络域适应能力很强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 适应 物体 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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