[发明专利]一种基于混合域与协同训练跨域检测模型的自训练方法在审
| 申请号： | 202211120391.1 | 申请日： | 2022-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN115661565A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 邓哲;王玉琳;张立;闻斌;秦雄博;杨帆;卫星;赵冲;陆阳 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06N3/0499;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/77 |
| 代理公司： | 上海汉之律师事务所 31378 | 代理人： | 陈强 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习与目标检测领域，具体涉及一种基于混合域与协同训练跨域检测模型的自训练方法，包括：采集源域数据集和目标域数据集；将所述源域数据集和所述目标域数据集输入至CycleGAN网络中，以得到混合域数据集；将所述混合域数据集输入至协同训练模型中进行训练，得到初始训练模型；将所述目标域数据集输入至所述初始训练模型中，以得到所述目标域的位置和类别信息并将其标记为所述目标域的伪标签，同时还计算得到模型优化参数；将所述标记有伪标签的目标域数据集、模型优化参数和混合域数据集输入至所述初始训练模型中进行训练，以得到基于混合域与协同训练跨域检测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 协同 训练 检测 模型 方法 | ||
【主权项】：
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