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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种基于伪标签置信度对齐均值教师的无监督跨域目标检测方法，解决了通用目标检测中域偏移造成性能下降和大规模实例级数据集标注费时、费力的问题，能有效促进目标检测技术在现实世界中的应用，如自动驾驶、智能机器人和视频分析等；本发明的无监督跨域目标检测方法简洁而有效，通过分类置信度对齐、任务置信度对齐和聚焦置信度对齐获得高质量的伪监督信号，以促进教师‑学生的互相学习，显著提升了检测器的泛化性能，可作为一种通用基础框架供使用。
主权项：1.一种基于伪标签置信度对齐均值教师的无监督跨域目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将目标域数据作为教师检测器的输入，获得伪标签；S2、将源域图像和具有所述伪标签的目标域数据作为学生检测器的输入，训练所述学生检测器；S3、利用训练后的所述学生检测器更新所述教师检测器；S4、重复步骤S1～S3，直至达到设定的条件，将最终获得的学生训练器作为目标检测器；其中，训练学生检测器时，所述设定的条件是指总损失函数最小，所述总损失函数Ltotal表示为： 其中，Ls是源域损失，是目标域损失，Lregu是证据正则化损失，ω是权重超参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于伪标签置信度对齐均值教师的无监督跨域目标检测方法
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