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摘要
本发明提供了一种基于目标域伪标签的自监督跨域人群计数方法,其特点是采用多级特征响应分支的两阶段领域自适应方法,实现跨域人群的准确计数,所述多级特征响应分支采学习源域与目标域的域共享知识,将训练好的模型为无标注的目标域生成高置信度的伪标签,然后利用伪标签在目标域进行自监督学习,得到可以在实际场景中应用的计数模型。本发明与现有技术相比具有减少目标预测的不一致性,防止模型过拟合伪标签中的噪声,不仅适用多个场景的人群计数,还无需对目标场景进行标注,节省人力物力,准确度高,实现了更好的跨域人群计数效果。
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