龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明公开了一种基于对比学习和特征混合的动作识别领域自适应方法，属于深度学习技术领域。本发明提出了一种新的用于动作识别任务的无监督视频领域自适应方法，通过使用对比学习和特征混合进行跨域学习，从而将模型在源域数据上获得的学习能力迁移到目标域数据上。本发明的动作识别网络基本结构由三维卷积网络和图神经网络组成，首先，通过三维卷积网络提取视频中的总体特征，紧接着，将这些特征输入图神经网络，获取视频内部的时间联系。在领域自适应部分，本发明提出了一种新的基于对比学习的领域自适应方法。首先，我们从同一个视频中提取前n个片段和最后n个片段，然后，最大化两者的特征相似性，实现了源域和目标域中每个视频的时间一致性，从而实现源域和目标域之间的特征对齐。
主权项：1.一种基于对比学习和特征混合的动作识别领域自适应方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取源域和目标域数据，并对视频数据进行预处理；步骤2，通过三维卷积网络和图神经网络对步骤1中得到的预处理之后的数据进行特征提取；步骤3，从每个视频的前后部分分别获取两个片段，然后在源域和目标域上同时应用对比学习，最大化每个视频前后两个片段的特征相似性，学习每个视频的时间一致性特征；步骤4，获取目标域数据的伪标签，并在步骤3所描述的对比学习方法的基础上加入伪标签，引入类别信息；步骤5，根据目标域数据的伪标签将其与源域数据进行特征混合，并将得到的混合后特征输入分类器网络进行训练，对齐源域和目标域的特征表达；步骤6，采用步骤3、4、5所提出的方法，在源域和目标域数据上训练网络，将在有标签的源域数据上学习到的知识迁移到无标签的目标域数据上，提高网络在目标域数据集上的准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于对比学习和特征混合的动作识别领域自适应方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号