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摘要
本发明公开了一种基于特征对抗迁移和半监督学习的跨域水面目标检测方法,包括：1)利用源域数据和目标域数据构建水面目标数据集,以及构建水面目标检测模型；2)进行特征对抗迁移学习,利用水面目标数据集训练水面目标检测模型,以对抗的方式实现源域数据与目标域数据的特征对齐；3)进行半监督学习,利用水面目标检测模型对部分目标域数据进行伪标注,利用水面目标数据集对特征对抗迁移学习后的水面目标检测模型进行半监督训练。本发明利用其它环境中已标注的样本数据训练模型并将该模型所学习到的知识迁移到新的环境中,结合半监督学习方式提高跨域水面目标检测的精度,降低模型部署到新环境中的数据标注成本,最终实现跨域水面目标检测。
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