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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开一种单源域目标识别泛化方法、产品、介质及设备，涉及域自适应目标识别领域，包括：通过风格特征空间，生成与原图像对应的风格化图像；编码原图像和风格化图像特征；将原图像和风格化图像特征共同解耦为域不变特征和域独有特征；利用域不变特征对区域候选网络进行训练，并采用正交损失和目标识别损失函数对该网络优化；将复杂未知天气的海上目标图像输入优化后的该网络，得到复杂未知天气的海上目标图像中海上目标的类别和位置。本发明能够克服复杂天气数据集中域不变特征提取难、生成风格单一且生成的数据偏向于源域分布而导致方法模型泛化难的问题，提升模型的泛化能力，从而有效地提升不同复杂未知天气条件下对海上目标的识别能力。
主权项：1.一种单源域目标识别泛化方法，其特征在于，包括：从单源域数据集中任意选取两张图像样本，通过二维卷积提取图像特征，构造风格特征空间；所述单源域数据集是包含多种不同天气的海上目标图像样本集；从所述单源域数据集中任意选取的两张图像样本分别是两种不同天气的海上目标图像样本；通过所述风格特征空间，生成与原图像对应的风格化图像；所述原图像是从所述单源域数据集中任意选取的两张图像样本中其中一张图像样本；将所述原图像和所述风格化图像经过特征编码器分别编码原图像和风格化图像特征；通过两个特征解码器将原图像和风格化图像特征共同解耦为域不变特征和域独有特征；利用所述域不变特征对区域候选网络进行训练，并采用正交损失函数和目标识别损失函数对区域候选网络进行优化，得到优化后的区域候选网络；将复杂未知天气的海上目标图像输入所述优化后的区域候选网络，利用所述优化后的区域候选网络得到所述复杂未知天气的海上目标图像中海上目标的类别和位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种单源域目标识别泛化方法、产品、介质及设备
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