多粒度感知与原型驱动的超高清图像域自适应识别方法

本发明属于超高清图像的域适应技术领域，提出了多粒度感知与原型驱动的超高清图像域自适应识别方法，包括如下步骤：首先，获取跨图像域的常规图像数据集与超高清图像数据集，并对常规图像数据集与超高清图像数据集进行预处理，得到预处理后的批次训练图像数据集；其次，构建并初始化多粒度特征提取器和特征分类器；然后，基于批次训练图像数据集，结合多粒度特征提取器和特征分类器训练得到超高清图像无监督域自适应识别模型；最后，将待识别的超高清图像输入至基于超高清图像无监督域自适应识别模型中进行分类，得到超高清图像的识别结果。本发明解决了超高清图像的细粒度特征被忽略和超高清图像领域标注难、数量少、计算资源消耗大的问题。