【技术实现步骤摘要】
本公开总体说来涉及计算机视觉，更具体地，涉及一种针对图像的跨域目标检测模型的训练方法及装置和跨域目标检测方法。
技术介绍
1、在相关领域中，随着计算机视觉技术的迅速发展，目标检测已经成为计算机视觉领域中的一个重要研究方向。目标检测的目的在于通过一些手段自动识别图像或视频中的物体，并且确定其位置和类别。目标检测技术的应用领域比较广泛，例如可应用于智能交通系统、视频监控、自动驾驶等等。
2、为了实现目标检测，常用的手段可以是图像处理和机器学习。随着机器学习技术的发展，目标检测的准确性和效率不断提高，但是也面临一系列问题。例如，作为用于训练模型的训练数据集，通常需要充足的标注数据集来使得训练结果能够达到较高的精度。然而，人工标注需要消耗大量的人力、物力，且由于光照、气候条件等环境的影响，实际应用场景中的数据与已收集到的数据集相比更加复杂多变，在不同场景下进行模型迁移时会因领域分布差异较大导致模型性能大幅下降。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供一种针对图像的跨域目标检测模型的训练方...
【技术保护点】
1.一种针对图像的跨域目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于跨通道交叉注意力策略，对所述第一特征图中的注意力权重进行调整，得到调整后的注意力权重的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述将所述第二特征图输入到用于图像级特征对齐的域分类器网络和用于特定类别特征对齐的图像级多标签分类器网络，得到经特征对齐后的第三特征图的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述将所述第三特征图输入到用于源域实例级特征对齐的第一预测网络和用于...
【技术特征摘要】
1.一种针对图像的跨域目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于跨通道交叉注意力策略，对所述第一特征图中的注意力权重进行调整，得到调整后的注意力权重的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述将所述第二特征图输入到用于图像级特征对齐的域分类器网络和用于特定类别特征对齐的图像级多标签分类器网络，得到经特征对齐后的第三特征图的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述将所述第三特征图输入到用于源域实例级特征对齐的第一预测网络和用于目标域实例级多标签预测的第二预测网络，得到第四特征图的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的训练方法，其特征在于，所述源域图像标注数据包括第一图像级标注信息和实例级标注信息，并且所述将所述第三特征图和所述源域数据输入到用于源域实例级特征对齐的第一预测网络，通过监督学习方法对所述第一预测网络进行训练，以实现源域数据的实例级特征对齐的步骤包括：
6.根据权利要求4所述的训练方法，其特征在于，所述目标域图...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱凤华，项桐，叶佩军，熊刚，王飞跃，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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