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用于图像分类的基于类别自适应模型的无监督域适应方法

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本发明提供了一种用于图像分类的基于类别自适应模型的无监督域适应方法，包括以下步骤：通过自注意模块和交叉注意模块建立领域可转移编码器，所述领域可转移编码器对源域和目标域的输入图像之间的关系进行建模，实现域内对齐和域间对齐；建立类别自适应解码器，所述类别自适应解码器通过类原型学习和对齐来减少域差异；训练时，利用所述源域的标签信息对源域图片特征的分类预测进行约束；测试时，将直接对所述目标域的图片特征进行分类预测。本发明还提供了一种用于图像分类的基于类别自适应模型的无监督域适应装置。

著录项

公开/公告号CN113011456A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-22

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学技术大学;
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申请/专利号CN202110171322.2
发明设计人张天柱;张勇东;钱柄乔;吴枫;
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申请日2021-02-05
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11021 中科专利商标代理有限责任公司;
代理人孙蕾
地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号
入库时间 2023-06-19 11:32:36

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-07-15

授权

发明专利权授予

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外文文献

1. 用于图像分类的基于类别自适应模型的无监督域适应方法 [P] . 中国专利： CN113011456A . 2021-06-22
2. 一种基于无监督域自适应的跨域图像分类方法 [P] . 中国专利： CN113298189A . 2021-08-24
3. Unsupervised adaptation method and automatic image classification method applying the same [P] . 美国专利： US9299008B2 . 2016-03-29

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