[发明专利]基于细粒度领域自适应的跨领域图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202010025566.5 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111259941B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 朱勇椿;庄福振;何清 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于细粒度领域自适应的跨领域图像分类方法及系统，包括：依次输入源领域图片和目标领域图片至卷积神经网络，分别得到源领域图片的源特征向量和目标领域图片的目标特征向量；依次输入源特征向量和目标特征向量至多层全连接层，在每个全连接层使用局部最大均值差异损失衡量源领域和目标领域的特征差异，将源特征向量经过多层全连接层处理后送入分类器获得预测标签，预测标签结合预标记的类别标签得到交叉熵，交叉熵和特征差异作为分类损失函数；最小化分类损失函数，直到分类损失函数收敛，保存当前卷积神经网络作为图像特征提取网络，将目标领域中待分类图片输入至图像特征提取网络，得到待分类图片的图像分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 细粒度 领域 自适应 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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