基于领域自适应的跨域目标检测方法.pdf
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基于领域自适应的跨域目标检测方法.pdf
本发明公开一种基于领域自适应的跨域目标检测方法,包括:步骤1,获取包括源域Ds和目标域D<base:Sub>T</base:Sub>的目标检测数据集,进行数据增强和数据集扩充;步骤2,采用扩充后的数据集对CycleGAN网络进行训练并输出生成数据域D<base:Sub>G</base:Sub>;步骤3,构建FasterRCNN网络作为目标检测器,将源域Ds和生成数据域D<base:Sub>G</base:Sub>作为训练集对目标检测器进行训练;步骤4,对目标域D<base:Sub>T</base:Sub>
基于领域自适应的跨域目标检测方法研究的开题报告.docx
基于领域自适应的跨域目标检测方法研究的开题报告一、选题背景目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其可以在图像或视频中自动识别物体,并对其进行分类和定位。随着深度学习的快速发展,目标检测算法得到了大量的研究和应用。然而,在实际应用过程中,由于不同场景下的数据分布不同,目标检测模型在新场景下的表现不尽如人意,因此跨域目标检测成为一个具有挑战性的问题。针对跨域目标检测问题,目前存在很多研究方法,例如基于迁移学习的方法、基于联合训练的方法等。其中,基于领域自适应的方法能够更好地适应不同场景下的数据分布,因此
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基于区块链的自动驾驶跨域目标检测方法.pdf
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基于前景-类别感知对齐的域自适应目标检测方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于前景?类别感知对齐的域自适应目标检测方法及系统,该方法包括:使用通过下面步骤获得的域自适应目标检测模型在目标域数据集对应的场景进行目标检测;步骤1,设置图像级域分类器和实例级域分类器,构建基准模型;步骤2,设置前景感知模块和类别感知模块,构建基于前景?类别感知对齐的域自适应目标检测模型;步骤3,训练并获得域自适应目标检测模型。本发明能够跨域目标检测流程的关注点从整体特征对齐,到前景特征对齐,再到类别特征对齐的转变,在跨天气、跨摄像头、跨复杂场景检测下都取得了在目标域上的性能提升。