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一种跨域目标检测模型训练方法、目标检测方法及装置 

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申请/专利权人:电子科技大学(深圳)高等研究院

摘要:本发明公开了一种跨域目标检测模型训练方法、目标检测方法及装置,涉及目标检测技术领域,解决了目标检测模型的泛化能力弱,在面对自动驾驶场景下复杂多变的实际场景检测效果差的技术问题。该方法包括:根据所述领域训练样本进行训练,得到初始检测模型;构建领域判别模块,通过所述领域判别模块与所述初始检测模型进行对抗训练,由所述领域判别模块输出对抗结果;获取所述领域训练样本的前景权重信息,给所述对抗结果施加前景权重信息的约束,构建得到前景感知模块;通过所述领域判别模块和前景感知模块对所述初始检测模型进行交替训练,得到跨域目标检测模型。本发明的检测模型泛化能力强,检测效果好。

主权项:1.一种适用于自动驾驶的跨域目标检测模型训练方法,其特征在于,包括以下步骤:对构建的自动驾驶场景下的领域数据进行预处理,得到领域训练样本;其中,所述领域训练样本包括源域训练样本和目标域训练样本;根据所述领域训练样本进行训练,得到初始检测模型;构建领域判别模块,通过所述领域判别模块与所述初始检测模型进行对抗训练,由所述领域判别模块输出对抗结果;获取所述领域训练样本的前景权重信息,给所述对抗结果施加前景权重信息的约束,构建得到前景感知模块;根据所述源域训练样本和目标域样本,通过所述领域判别模块和前景感知模块对所述初始检测模型进行交替训练,得到跨域目标检测模型。

全文数据:

权利要求:

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