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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于偽標(biāo)簽修正的多目標(biāo)跟蹤無監(jiān)督域適應(yīng)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114693979B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210368119.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于偽標(biāo)簽修正的多目標(biāo)跟蹤無監(jiān)督域適應(yīng)方法是由王潤(rùn)發(fā);于慧敏;齊國(guó)棟;盧朝暉;顧建波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于偽標(biāo)簽修正的多目標(biāo)跟蹤無監(jiān)督域適應(yīng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于偽標(biāo)簽修正的多目標(biāo)跟蹤無監(jiān)督域適應(yīng)方法。該方法首先使用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)對(duì)源數(shù)據(jù)域的圖像進(jìn)行向目標(biāo)數(shù)據(jù)域的風(fēng)格轉(zhuǎn)換；然后在域適應(yīng)模型訓(xùn)練的過程中，在每一輪訓(xùn)練結(jié)束后使用當(dāng)前模型在目標(biāo)數(shù)據(jù)域生成偽標(biāo)簽，并對(duì)偽標(biāo)簽進(jìn)行修正后加入到域適應(yīng)訓(xùn)練當(dāng)中；最后訓(xùn)練結(jié)束獲得最終的跟蹤網(wǎng)絡(luò)。該方法可以通過不斷調(diào)優(yōu)修正目標(biāo)域的偽標(biāo)簽監(jiān)督信息加入域適應(yīng)訓(xùn)練，使得跟蹤模型更好的學(xué)習(xí)到具備域不變性質(zhì)的特征，在無監(jiān)督信息的目標(biāo)數(shù)據(jù)域獲得接近監(jiān)督學(xué)習(xí)的性能。

本發(fā)明授權(quán)一種基于偽標(biāo)簽修正的多目標(biāo)跟蹤無監(jiān)督域適應(yīng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于偽標(biāo)簽修正的多目標(biāo)跟蹤無監(jiān)督域適應(yīng)方法，其特征在于，具體包括如下步驟：1形成域適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：使用圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換模型G進(jìn)行源域數(shù)據(jù)Ds{xs，Boxs，IDs}向目標(biāo)域數(shù)據(jù)Dt{Xt}的風(fēng)格遷移，獲得轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集合并D′s和Dt形成域適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；2訓(xùn)練獲得跟蹤模型：使用合并D′s和Dt形成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，進(jìn)行一個(gè)階段的多目標(biāo)跟蹤模型的域適應(yīng)訓(xùn)練，獲得當(dāng)前訓(xùn)練階段的跟蹤模型Mcurr；3獲得粗糙的偽標(biāo)簽：使用當(dāng)前訓(xùn)練階段的跟蹤模型Mcurr和目標(biāo)域數(shù)據(jù)集Dt{Xt}，獲得粗糙的偽標(biāo)簽Boxp，IDp；4修正粗糙的偽標(biāo)簽：將目標(biāo)域數(shù)據(jù)集Dt{xt}以及粗糙的偽標(biāo)簽Boxp，IDp送入偽標(biāo)簽修正模塊，獲得修正后的更為準(zhǔn)確的偽標(biāo)簽Boxp′，IDp′；5組合數(shù)據(jù)：將修正后的偽標(biāo)簽作為目標(biāo)域數(shù)據(jù)的監(jiān)督信息，組合當(dāng)前的目標(biāo)域數(shù)據(jù)Dt{xt，Boxp′，IDp′}和風(fēng)格轉(zhuǎn)換后的源域數(shù)據(jù)D′s{xs′，Boxs，IDs}形成新的數(shù)據(jù)集；6重復(fù)和收斂：重復(fù)2～5步驟，進(jìn)行域適應(yīng)模型的訓(xùn)練收斂，直至模型達(dá)到損失函數(shù)低于固定閾值，結(jié)束訓(xùn)練獲取最終的域適應(yīng)模型Mout。

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