专利名称 ---【 基于加权互学习的无监督多源域适应图像语义分割方法 】 全文链接

基本信息
申请号
CN202210569645.1
申请日
20220524
公开(公告)号
CN114926638A
公开(公告)日
20220819
科技资源标识
CSTR:32117.16.20220524.CN202210569645.1
申请(专利权)人
中国科学院软件研究所
申请人地址
100190 北京市海淀区中关村南四街4号
发明人
王瑞;张凯;李海昌;张梦雅 专利类型 发明专利
摘要
本发明公开了一种基于加权互学习的无监督多源域适应图像语义分割方法,属于计算机视觉领域,包括以下步骤:确定目标域和多种源域数据集、构建对应的图像语义分割模型、源域有标注数据训练模型、目标域无标注数据计算模型置信度权重、进行加权互学习、判断训练收敛、多个模型联合推理和生成目标域数据集的预测结果和模型。本发明可以应用于多种源域向一个无监督目标域的域适应训练。本发明针对多源域问题中源域间的域偏移问题,提出使用加权互学习实现源域间知识融合和对齐,所应用的多源域场景更加接近现实设定,能够取得更好的域适应效果,有益于扩展图像语义分割技术的应用范围。
主权项
NULL

 

IPC信息
IPC主分类号
G06V10/26

 

法律状态信息
法律状态公告日
20220819
法律状态
公开 法律状态信息
CN202210569645 20220819 公开 公开

 

代理信息
代理机构名称
北京君尚知识产权代理有限公司 11200
代理人姓名
李文涛


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