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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于领域自适应的跨域目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114626461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210258271.1，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于领域自适应的跨域目标检测方法是由刘龙;黄珂卿;陈万军设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于领域自适应的跨域目标检测方法在说明书摘要公布了：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DT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DG；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DG作为训练集对目标检测器进行训练；步骤4，对目标域DT的数据集进行复杂度评估对目标检测器进行再训练；步骤5，采用步骤4训练好的目标检测器对待检测数据进行目标检测，最终得到检测结果。本发明解决了当拥有具有实例级标签的源域，而目标域中不具备实例级标签时，在目标检测中对深度模型性能的影响，以及导致训练后实例类别和边界框位置预测准确率低下的问题。

本发明授权基于领域自适应的跨域目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于领域自适应的跨域目标检测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1，获取包括源域和目标域的目标检测数据集，进行数据增强和数据集扩充；步骤2，构建CycleGAN网络，将扩充后的数据集对CycleGAN网络进行训练并输出生成数据域；步骤3，构建FasterRCNN网络作为目标检测器，将源域和生成数据域作为训练集对目标检测器进行训练；步骤4，对目标域的数据集进行复杂度评估划分为不同等级的数据，根据复杂度评估的结果，对目标检测器进行再训练；步骤5，采用步骤4训练好的目标检测器对待检测数据进行目标检测，最终得到检测结果；所述步骤4具体的为：步骤4.1、对目标域验证集进行复杂度评估，首先使用预训练的VGG网络，移除其最后一层作为特征提取器，进行样本的特征提取，同时对所输入的图像进行数据增强，最后将所输出的高维特征向量使用L2范数进行归一化，然后使用归一化的特征来训练岭回归分类器，使模型能够预测到ground-truth难度的分数；步骤4.2、根据评估结果将目标域验证集样本按难度进行划分，按照难度将样本划分为个批次，样本难度评估公式如下所示： 其中为输入图像，为边界框坐标，为边界框坐标中的宽度和高度，为样本数目；步骤4.3，在对验证集样本进行复杂度评估后，根据复杂度评估结果将样本分为简单、中等和困难，随后先将容易的样本输入给目标检测器，得到目标检测器对于目标域样本的预测结果，随后将预测结果作为简单样本的伪标签，再次训练目标检测器，然后再将中等难度样本输入给目标检测器，执行与简单样本相同的操作，最后将困难样本输入目标检测器，同样执行与简单样本相同的操作，以此完成对验证集数据的迭代，完成目标检测器的最终训练。

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