[发明专利]一种基于因果解耦生成模型的域泛化图像识别方法在审
| 申请号： | 202210512236.8 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN114863213A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 孔万增;李倪;金宣妤;杨冰;张建海;崔岂铨 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06K9/62;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 陈炜 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于因果解耦生成模型的域泛化图像识别方法。域泛化的目的是从多个源域数据中学习域不变表示很好的泛化到不可见的目标域，但是学习域不变特征的最大挑战在于从纠缠的特征空间中分解出语义信息和域信息。考虑到因果特征具有跨域不变的特性，本发明提出了因果解耦表征模型。首先，将跨域稳定的因果结构模型作为先验引入。然后，构建基于因果结构的生成模型，分别为任务相关和域相关特征建模。特别的是，两个隐特征之间的双向因果依赖通过一种干预手段解除，从而有效消除域相关特征对预测任务的影响。结果证明，本发明提出的方法能够有效解耦出任务相关和域相关特征，超过了大多数的解决域泛化的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 因果 生成 模型 泛化 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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