一种基于融合感知对抗网络的野生动物图像跨域识别方法
申请号:CN202411368901
申请日期:2024-09-29
公开号:CN119206789A
公开日期:2024-12-27
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于融合感知对抗网络的野生动物图像跨域识别方法,属于图像识别技术领域;本发明包括如下内容:采用ResNet50作为主干网络提取图像底层特征,实现模型获取图像特征的语义信息;采用对抗学习策略,实现模型对域不变特征的提取;在全连接层之间引入最大均值差异约束,扩展对抗网络在复杂背景下提取域不变特征能力;通过两层域适应策略提取域不变特征,增强模型的正迁移,实现野生动物图像的跨域识别;相较于现有技术,本发明有效提升了野生动物大规模图像数据的处理效率以及不同环境下野生动物图像的识别准确率。
技术关键词
识别方法
图像底层特征
特征提取器
大规模图像数据
对齐模块
对抗网络模型
图像识别模型
图像识别技术
特征提取网络
分类器
线性
度量
语义
阶段
变量
策略
像素