公开(公告)号：CN114693972B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202210324083.4

申请日：2022-03-29

申请人： 电子科技大学 ,  电子科技大学长三角研究院(湖州)

发明人： 张可 ,  吴圣娜 ,  刘杰彦 ,  黄乐天 ,  贾宇明

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于重建的中间域领域自适应方法，属于计算机视觉、智能频谱数据分析等领域自适应技术领域，具体涉及一种基于重建的中间域领域自适应方法。本发明针对现有领域自适应方法领域特征对齐困难等不足之处，提出一种基于重建的中间域领域自适应方法，并且能够实现更好的分类性能。本发明使用重建的方法对源域数据和目标域数据的特征进行提取，这样提取到特征将包含更多的数据信息，具有更强的可辨别性。同时，针对实际场景中两域之间直接对域差异最小化实现困难的问题，本发明通过在中间域对两域特征进行对齐，从而达到减轻特征对齐难度的目的，最终实现目标域数据的有效分类。

公开(公告)号：CN114693972A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210324083.4

申请日：2022-03-29

申请人： 电子科技大学 ,  电子科技大学长三角研究院(湖州)

发明人： 张可 ,  吴圣娜 ,  刘杰彦 ,  黄乐天 ,  贾宇明

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于重建的中间域领域自适应方法，属于计算机视觉、智能频谱数据分析等领域自适应技术领域，具体涉及一种基于重建的中间域领域自适应方法。本发明针对现有领域自适应方法领域特征对齐困难等不足之处，提出一种基于重建的中间域领域自适应方法，并且能够实现更好的分类性能。本发明使用重建的方法对源域数据和目标域数据的特征进行提取，这样提取到特征将包含更多的数据信息，具有更强的可辨别性。同时，针对实际场景中两域之间直接对域差异最小化实现困难的问题，本发明通过在中间域对两域特征进行对齐，从而达到减轻特征对齐难度的目的，最终实现目标域数据的有效分类。