摘要
本发明公开了跨场景识别模型训练方法、跨场景道路识别方法以及装置。本发明以源领域图像X-(s)和源领域真实标签图y-(s)以及跨场景的无标签目标领域图像X-(t)作为训练数据,采用前向传导和链式反向梯度传导更新方法,分别在像素级、局部级与图像级计算输出跨场景识别的预测以及识别损失值和领域适配的预测以及领域适配损失值;分别在区域水平和样本水平联合跨场景识别和领域适配的像素级、局部级与图像级的预测以及损失值进行跨场景识别模型的迭代训练,最终得到训练完成的区域水平和样本水平跨场景识别模型。本发明所构建的跨场景道路识别方法,基于判定策略输出精准且安全的识别结果,可以为智能驾驶系统在新场景下提供有效的数据支撑。
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