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申请/专利权人：富士通株式会社
摘要：公开了对神经网络进行领域自适应训练的方法和装置。该方法包括：a分别基于源域图像和目标域图像提取多种尺寸的源域锚框特征和目标域锚框特征；b基于提取的特征，针对源域图像和目标域图像中的相应锚框生成目标检测预测值；针对每一种尺寸：c将具有该尺寸的源域锚框特征划分为对应于多个类别的多个源域特征集合；d将具有该尺寸的目标域锚框特征划分为对应于该多个类别的多个目标域特征集合；e通过使类内距离最小化并且使类间距离最大化来执行跨域特征对齐；f接收另外的源域图像和目标域图像。通过重复执行步骤a‑f，利用针对源域图像和目标域图像的预测损失函数以及特征对齐损失函数来训练神经网络。
主权项：1.一种用于对执行目标检测的神经网络进行无监督领域自适应训练的方法，包括：a基于具有标签的源域图像提取多个尺寸的多个源域锚框特征，并且基于没有标签的目标域图像提取所述多个尺寸的多个目标域锚框特征；b基于所提取的源域锚框特征，针对所述源域图像中的相应锚框生成目标检测的预测值，并且基于所提取的目标域锚框特征，针对所述目标域图像中的相应锚框生成目标检测的预测值；针对所述多个尺寸中的每一个尺寸：c根据所述源域图像的标签，将具有所述尺寸的多个源域锚框特征划分为分别对应于目标的多个类别的多个源域特征集合；d根据所述目标域图像的伪标签，将具有所述尺寸的多个目标域锚框特征划分为分别对应于所述多个类别的多个目标域特征集合；e通过使类内距离最小化并且使类间距离最大化来执行跨域特征对齐，以使得对应于同一类别的源域特征集合和目标域特征集合中所包括的源域锚框特征和目标域锚框特征之间的距离减小；f接收具有标签的另一源域图像和没有标签的另一目标域图像；其中，通过重复地执行步骤a-f，利用针对源域图像的预测损失函数、针对目标域图像的预测损失函数、以及特征对齐损失函数来训练所述神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 富士通株式会社 对神经网络进行领域自适应训练的方法和装置
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