[发明专利]一种用于语义分割的无源数据无监督领域自适应方法在审
| 申请号： | 202211435678.3 | 申请日： | 2022-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN115690428A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 张晶;叶慕聪 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/088;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于语义分割的无源数据无监督领域自适应方法，包括：构建虚拟源域构建模型，利用预先训练好的源域预测模型初始化虚拟源域构建模型；采用加权熵损失和正则项对虚拟源域构建模型进行优化；利用优化好的虚拟源域构建模型对目标域样本进行预测，并根据预测置信度划分虚拟源域和不确定性目标域；构建语义分割模型，并利用预先训练好的源域预测模型初始化语义分割模型；采用不确定性感知自训练方法和先验分布感知对抗训练方法对语义分割模型进行优化；基于优化好的语义分割模型对不确定性目标域和虚拟源域之间的分布进行对齐。本发明无需访问原始源域数据，仅需要预训练好的源域预测模型和未标记的目标域数据，能够保护用户隐私。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 语义 分割 无源 数据 监督 领域 自适应 方法 | ||
【主权项】：
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