申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2024-04-16

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118298236A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/088

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本公开关于一种基于知识空间拓扑保持与对齐的域增量目标检测方法和装置。该方法包括：将每个训练阶段对应的域的各个样本图像输入训练阶段的目标检测模型，得到样本图像的特征向量和样本图像中的目标的特征向量；基于每个训练阶段的域的各个样本图像的特征向量，确定每个训练阶段的拓扑结构的每个节点的锚点图像；建立当前训练阶段的锚点损失函数；根据每个训练阶段中每个类别的目标的特征向量，确定每个训练阶段的类拓扑中心集合；建立当前训练阶段的类拓扑中心对齐损失函数；获取当前训练阶段对应的目标检测损失函数；对当前训练阶段的目标检测模型进行训练，得到当前训练阶段的训练好的目标检测模型。

主权项：1.一种基于知识空间拓扑保持与对齐的域增量目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：将每个训练阶段对应的域的各个样本图像输入所述训练阶段的目标检测模型，得到所述域的各个样本图像的特征向量，以及所述域的各个样本图像中的目标的特征向量；不同训练阶段对应的域不同；所述样本图像包括携带类别信息的目标；基于所述每个训练阶段的域的各个样本图像的特征向量，确定所述每个训练阶段的拓扑结构的每个节点的锚点图像；所述拓扑结构表征对应的域的特征空间的拓扑信息；所述节点的锚点图像包含所述节点对应的拓扑结构的信息；根据上一训练阶段的训练好的目标检测模型提取的当前训练阶段的历史锚点图像集的特征，和所述当前训练阶段的目标检测模型提取的所述历史锚点图像集的特征，建立所述当前训练阶段的锚点损失函数；所述当前训练阶段的历史锚点图像集为：在所述当前训练阶段之前的各个历史训练阶段中确定的锚点图像的集合；根据所述每个训练阶段中每个类别的目标的特征向量，确定所述每个训练阶段的类拓扑中心集合；根据所述当前训练阶段的各个类别的目标的特征向量，和各个历史训练阶段的各个类别的类拓扑中心集合，建立所述当前训练阶段的类拓扑中心对齐损失函数；获取所述当前训练阶段对应的目标检测损失函数；基于所述当前训练阶段的锚点损失函数、类拓扑中心对齐损失函数和目标检测损失函数，对所述当前训练阶段的目标检测模型进行训练，得到所述当前训练阶段的训练好的目标检测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 基于知识空间拓扑保持与对齐的域增量目标检测方法和装置

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