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公开(公告)号：CN118470630A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410535056.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出基于元学习的跨域小样本人群计数方法，包括以下步骤；步骤S1：对合成的人群计数数据集和真实世界的人群计数数据集分别进行采样构建出元训练集和元测试集；步骤S2：构建根据场景上下文信息动态调整网络的场景自适应模块；步骤S3：构建人群计数模型；步骤S4：设计基于元学习的训练策略；步骤S5：利用步骤S4中得到的模型，通过基于知识蒸馏的正则化微调方法，在元测试集上进行测试；本发明显著降低了数据收集和标注的成本；使用基于知识蒸馏的正则化微调方法，解决了过拟合问题；还在模型中引入根据场景上下文信息调整网络的场景自适应模块，用于提升模型在跨域情况下的泛化能力。
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