公开(公告)号：CN116363493A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310312898.5

申请日：2023-03-28

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 陈阳 ,  刘宏 ,  宋品皓 ,  戴林辉 ,  丁润伟 ,  张小川 ,  李胜全

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/82 ,  G06V10/778 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于域混合对比学习的鲁棒水下目标检测方法和系统，采用域混合对比训练方法和对比学习的方法和系统来解决水下目标检测的域泛化问题。该方法的步骤主要包括：1)利用条件双边风格迁移模型将一张水下图像从一种水质转换到另外一种；2)将域混合作用于特征层面，将两个不同的域进行插值合成新的域的数据，用CBST和DMX增加训练数据的域多样性；3)将空间选择性间隔对比损失对模型学到的域特定特征进行正则化。本发明通过域混合对比训练来极大提高模型的域泛化能力，能够辅助模型学习域无关的表征，并且超越其他域泛化方法的性能。