首页> 中国专利> 基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统

基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于目标领域自监督学习的无监督领域适应方法和系统,包括:领域不变特征提取步骤、图像特征阶梯式领域对齐步骤、语义分割步骤、边缘生成步骤、分割图领域对齐步骤、边缘图领域对齐步骤和边缘一致约束步骤。本发明通过对目标领域实施一种有效的自监督学习,从而提高目标领域的无监督分割精度,实现良好的领域适应。

著录项

  • 公开/公告号CN112149689B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.12.09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN202011041122.7

  • 申请日2020.09.28

  • 分类号G06V10/44;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构上海汉声知识产权代理有限公司;

  • 代理人胡晶

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2022-12-29 02:04:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-09

    授权

    发明专利权授予

获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号