申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2024-02-21

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809120A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本公开提供了一种基于域偏置学习的无旧样本域增量目标检测方法和装置，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：获取多个域各自对应的训练图像集；获取预训练的基础目标检测模型；在冻结所述基础目标检测模型的权重参数的情况下，分别根据每个所述域的训练图像集对所述基础目标检测模型进行训练，得到每个所述域对应的偏置参数；根据每个所述域对应的偏置参数，生成目标检测模型；所述目标检测模型中保存了每个所述域对应的偏置参数，所述目标检测模型用于：针对不同域的输入图像，选用所述域对应的偏置参数，得到所述输入图像的目标检测结果。

主权项：1.一种基于域偏置学习的无旧样本域增量目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个域各自对应的训练图像集；获取预训练的基础目标检测模型；在冻结所述基础目标检测模型的权重参数的情况下，分别根据每个所述域的训练图像集对所述基础目标检测模型进行训练，得到每个所述域对应的偏置参数；根据每个所述域对应的偏置参数，生成目标检测模型；所述目标检测模型中保存了每个所述域对应的偏置参数，所述目标检测模型用于：针对不同域的输入图像，选用所述域对应的偏置参数，得到所述输入图像的目标检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 基于域偏置学习的无旧样本域增量目标检测方法和装置

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