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申请/专利权人：南方科技大学
摘要：本发明公开了一种图像分类模型的领域自适应方法、系统及存储介质，构建域调节器生成网络；将所述域调节器生成网络加入到预训练的Transformer网络模型中，得到更新网络模型；基于预设的测试数据集对所述更新网络模型进行训练，得到图像分类模型。本发明方法由于在测试图像分类模型的过程中，利用域调节器生成网络生成的调节信息对Transformer网络模型中的自注意力模块的注意力分布进行调节，因此克服了图像分类模型从源域转到目标域进行预测时，因为领域漂移而导致的图像分类结果不准确的问题。本发明所提供的方法可以实现对图像的准确分类，显著提高图像分类的性能，并且操作简单，使用方便。
主权项：1.一种图像分类模型的领域自适应方法，其特征在于，包括：构建域调节器生成网络；将所述域调节器生成网络加入到预训练的Transformer网络模型中，得到更新网络模型；基于预设的测试数据集对所述更新网络模型进行训练，得到图像分类模型，其中，所述测试数据集包括若干测试数据，所述域调节器生成网络的输入项为引入到所述Transformer网络模型中的类标志。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方科技大学 一种图像分类模型的领域自适应方法、系统及存储介质
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