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一种基于无监督域自适应的跨域图像分类方法

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本发明公开一种基于无监督域自适应的跨域图像分类方法，包括S1：构建源域图像样本数据和目标域图像样本数据作为训练数据；S2：将所述训练数据中的图像进行归一化处理；S3：将归一化处理后的训练数据中的图像输入至域自适应网络进行训练，所述域自适应网络用于跨域图像分类；S4：训练域自适应网络时，在总损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新所述域自适应网络的参数，直至总损失值达到预设的收敛条件时，将收敛之后的域自适应网络记录为训练完成的域自适应分类模型；S5：利用训练完成的域自适应分类模型进行跨域图像分类。本发明减少了特征提取过程中重要信息的丢失，获取更多的共有特征，提高了图像跨域分类准确性和图像分类网络模型泛化性。

著录项

公开/公告号CN113298189A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-24

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN202110743638.4
发明设计人曹江中;卫宁宁;
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申请日2021-06-30
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;
代理人林丽明
地址 510090 广东省广州市越秀区东风东路729号
入库时间 2023-06-19 12:19:35

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-07-07

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发明专利权授予

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1. 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
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