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公开(公告)号：CN116486172A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310480760.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于语义表征的无监督域适应图像分类方法，包括：步骤1)预训练和自训练：使用源域预训练模型，并结合自训练学习初步获取目标域的伪标签；步骤2)提取类别语义表征：通过改变语义向量方向，决策类别的有效语义表征，提取到有效类别语义表征；步骤3)模糊跨域语义表征：以图像域标签为指导，改变跨域样本的语义向量方向，获得跨域语义表征，进一步模糊这些跨域语义表征；步骤4)重构分析：对有效类别语义表征和模糊后的跨域语义表征分别生成新的样本表征，并进行重构分析；步骤5)训练分类器和域判别器：使用新样本表征训练分类器和域判别器，计算分类损失和对抗损失；步骤6)模型优化：梯度计算，优化更新模型参数。
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