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公开(公告)号：CN114386527B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210056531.7
申请日：2022-01-18
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统，该方法包括：步骤1，获取源域感兴趣区域特征向量和目标域感兴趣区域特征向量及其与对应的预测类别和与对应的预测类别步骤2，计算类间正则化损失函数值步骤3，计算类内正则化损失函数值步骤4，和作为正则化项结合到域自适应目标检测框架的损失函数中，以联合优化域自适应目标检测损失函数和类别正则化损失函数。本发明实现了两域相同类别特征合理充分的对齐，大大降低了两域特征负迁移的风险，而且还可以灵活地拓展到多种现有的域自适应目标检测框架中。
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公开(公告)号：CN115115908A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210759090.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V20/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种跨域目标检测模型训练方法、目标检测方法及存储介质，其中训练方法包括：获取源域带标签图像和目标域无标签图像，构建训练数据集，搭建包括基于对抗训练的跨域目标检测器、感兴趣区域特征提取模块、语义迁移损失计算模块的网络模型，以基于语义迁移损失和基于对抗训练的跨域目标检测损失得到的跨域目标检测总损失为优化目标，基于训练数据集，对构建的网络模型进行训练，得到跨域目标检测模型。本发明在一定程度上消除目标检测在分类边界的语义混淆噪声，有效降低感兴趣区域语义错误匹配的风险，避免某些类别因感兴趣区域数量不足而迁移失败的问题，增强具有相同语义的源域和目标域感兴趣区域特征向量的聚合程度。
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公开(公告)号：CN114912516A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210440038.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种协调特征一致性和特异性的跨域目标检测方法及系统，包括：步骤1，构建源域数据集和目标域数据集，搭建基准跨域目标检测模型；步骤2，通过特征特异性记忆读写模块不断更新记忆单元中的记忆元素，指导基准跨域目标检测模型对特征特异性进行学习，再通过特征一致性加权对齐模块使用源域和目标域记忆元素来引导相同类别的记忆元素进行混淆、以及根据待检测目标类别出现的比例对每个类别级域判别器的损失函数进行加权，在语义特异性基础上进一步引导特征对跨域一致性的学习，得到跨域目标检测模型；步骤3，以协调特征一致性和特异性的跨域目标检测模型的损失函数为优化目标对该模型进行训练，并将训练后的模型应用于目标域。
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公开(公告)号：CN115115908B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210759090.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V20/70 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种跨域目标检测模型训练方法、目标检测方法及存储介质，其中训练方法包括：获取源域带标签图像和目标域无标签图像，构建训练数据集，搭建包括基于对抗训练的跨域目标检测器、感兴趣区域特征提取模块、语义迁移损失计算模块的网络模型，以基于语义迁移损失和基于对抗训练的跨域目标检测损失得到的跨域目标检测总损失为优化目标，基于训练数据集，对构建的网络模型进行训练，得到跨域目标检测模型。本发明在一定程度上消除目标检测在分类边界的语义混淆噪声，有效降低感兴趣区域语义错误匹配的风险，避免某些类别因感兴趣区域数量不足而迁移失败的问题，增强具有相同语义的源域和目标域感兴趣区域特征向量的聚合程度。
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公开(公告)号：CN113807420B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111036092.5
申请日：2021-09-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑类别语义匹配的域自适应目标检测方法及系统。该方法包括：步骤1，获取源域带标签图像和目标域无标签图像；步骤2，使用源域带标签图像训练得到经过预训练的基础目标检测器；步骤3，在经过预训练的基础目标检测器上增加域自适应组件，使用源域带标签图像和目标域无标签图像训练得到经过训练的域自适应目标检测模型；步骤4，移除增加的域自适应组件，使用经过训练的域自适应目标检测模型对目标域场景进行目标检测。本发明考虑了跨域目标检测中两域特定类别语义匹配的问题，避免源域和目标域的目标类别在共享类别空间中出现错误对齐的问题，从而促使目标检测模型在目标域上的检测性能得到进一步提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114386527A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210056531.7
申请日：2022-01-18
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统，该方法包括：步骤1，获取源域感兴趣区域特征向量和目标域感兴趣区域特征向量及其与对应的预测类别和与对应的预测类别步骤2，计算类间正则化损失函数值步骤3，计算类内正则化损失函数值步骤4，和作为正则化项结合到域自适应目标检测框架的损失函数中，以联合优化域自适应目标检测损失函数和类别正则化损失函数。本发明实现了两域相同类别特征合理充分的对齐，大大降低了两域特征负迁移的风险，而且还可以灵活地拓展到多种现有的域自适应目标检测框架中。
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公开(公告)号：CN113807420A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111036092.5
申请日：2021-09-06
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑类别语义匹配的域自适应目标检测方法及系统。该方法包括：步骤1，获取源域带标签图像和目标域无标签图像；步骤2，使用源域带标签图像训练得到经过预训练的基础目标检测器；步骤3，在经过预训练的基础目标检测器上增加域自适应组件，使用源域带标签图像和目标域无标签图像训练得到经过训练的域自适应目标检测模型；步骤4，移除增加的域自适应组件，使用经过训练的域自适应目标检测模型对目标域场景进行目标检测。本发明考虑了跨域目标检测中两域特定类别语义匹配的问题，避免源域和目标域的目标类别在共享类别空间中出现错误对齐的问题，从而促使目标检测模型在目标域上的检测性能得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN107913675B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201711156483.4
申请日：2017-11-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种金属有机骨架修饰硫化亚锡复合光催化剂及其制备方法和应用，该复合光催化剂以金属有机骨架MIL‑53(Fe)为载体，负载有硫化亚锡。其制备方法包括将MIL‑53(Fe)与溴化亚锡混合，加入含S2‑的溶液进行沉淀反应，得到金属有机骨架修饰硫化亚锡复合光催化剂。本发明复合光催化剂具有绿色环保、比表面积大、反应位点多、光生电子‑空穴利用率高、光催化活性高、稳定性好、耐腐蚀等优点，其制备方法具有操作简便、原料成本低、耗能少、耗时短、条件易控等优点。本发明复合光催化剂可用于降解六价铬废水，具有降解效率高、应用方法简单、成本低廉、无二次污染等优点，具有很好的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN106925302B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710174919.6
申请日：2017-03-22
Applicant: 湖南大学
IPC: B01J27/051 , C02F1/30 , C02F101/22 , C02F103/30
Abstract: 本发明公开了一种二硫化钼‑硫化锑复合材料及其制备方法和应用，该二硫化钼‑硫化锑复合材料包括二硫化钼和硫化锑，二硫化钼掺杂在硫化锑中。制备方法包括先用钼酸钠和硫代乙酰胺经水热法合成二硫化钼，将二硫化钼超声分散在氢氧化钠溶液后紧接着加入九水硫化钠，再将含氯化锑的盐酸溶液逐滴加入含二硫化钼和硫化钠的氢氧化钠溶液中形成前驱体，最后经加热得到二硫化钼‑硫化锑复合材料。本发明的复合材料具有稳定性强、循环利用性高，具有高的光催化活性位点等优点，制备方法工艺简单、操作性高、成本低，复合材料具有优越的光催化性能，可广泛应用于光催化降解工业废水领域。
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公开(公告)号：CN106238072B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610617806.4
申请日：2016-08-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B01J27/043 , C01G51/00 , B82Y30/00 , C02F1/30 , C02F1/32 , C02F101/38
Abstract: 本发明公开了一种硫化钴光催化剂，硫化钴光催化剂的化学式为Co2.67S4；其制备方法包括以下步骤：将氯化钴和硫化钠加入乙二醇中混合均匀，得到混合溶液；将混合溶液进行加热反应，得到硫化钴光催化剂。本发明的硫化钴光催化剂具有全光谱响应，光催化效率高，可应用于催化降解染料废水。
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