摘要
本发明涉及机器学习技术领域,具体涉及一种仿真数据到真实环境应用方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括步骤1、根据仿真数据的真实环境应用场景,构建所述真实环境应用场景下的目标检测模型;步骤2、在仿真数据应用到真实环境的过程中,对所述目标检测模型进行预训练;步骤3、使用迁移学习对所述预训练后的目标检测模型进行域适应训练,将域适应训练后的目标检测模型进行真实环境应用。利用大量的仿真数据进行模型训练,减少了对真实数据的需求,有助与降低数据采集成本和标注成本,加快模型的部署和应用速度;同时在不同领域或环境中进行迁移学习和域适应,模型可以学习到更加鲁棒和泛化的特征,对未知真实场景的表现更加稳定和可靠。
技术关键词
仿真数据
模型预训练
融合特征提取
标签
场景
机器学习技术
电子设备
系列
程序
处理器
指令
多尺度
存储器
模块
动态
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