一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统.pdf
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一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统.pdf
本发明公开了一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统,该方法包括:步骤1,获取源域感兴趣区域特征向量<base:Imagehe=@71@wi=@49@file=@DDA0003476728030000011.JPG@imgContent=@drawing@imgFormat=@JPEG@orientation=@portrait@inline=@yes@/>和目标域感兴趣区域特征向量<base:Imagehe=@88@wi=@76@file=@DDA0003476728030000012.JPG@i
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。
一种多类别目标检测的方法及系统.pdf
本申请公开了一种多类别目标检测的方法,包括:搜索待检测图像中第一类目标及第二类目标,并获得定位框;分类定位框内的图像,并获得背景概率及目标概率;过滤分类不确定的所述定位框内的图像,并获得检测结果。与现有技术相比,本申请具有如下有益效果:由于采用轻量级卷积神经网络,图像检测功能无须部署到云端,而是直接运行在摄像头内部的嵌入式硬件上,从而避免了网络传输延迟,同时降低了用户购买成本。另外,通过将人形宠物定位与分类在时序上分开处理,并且采用对比过滤机制,最终较大程度上降低了误检。
用于迭代图像重建的信息自适应正则化.pdf
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一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法.docx
一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法自适应Tikhonov正则化参数估计方法正则化是解决过拟合问题的一种常见方法。在实际应用中,通常通过调整正则化参数来平衡模型的复杂度与拟合优度,在正则化参数过大或过小的情况下,都会导致模型的性能下降。因此,自适应正则化技术被广泛研究和应用。本文将介绍一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法,该方法可以根据数据特性自动调整正则化参数,从而提高模型的预测性能。Tikhonov正则化是线性回归模型中广泛使用的正则化方法之一,通过在目标函数中添加一个惩罚项,使得模型