一种基于自适应补偿机制的AI计算机视觉目标检测方法

本发明公开了一种基于自适应补偿机制的AI计算机视觉目标检测方法，它包括以下步骤：数据采集与标注、数据扩充、特征提取模型训练、特征降维模型训练、分类器模型训练和目标检测识别。本发明与现有技术相比的优点在于：1、通过生成对抗网络增强了形态学特征的表现，提升了生成图像的质量和细节，从而增强了模型的训练效果和泛化能力；2、探索式梯度下降法优化了训练过程，通过预测和调整梯度更新策略，减少了训练时间，提升了模型的稳定性和性能；3、自编码器的逆向重构策略有效保证了关键特征的保留，提高了降维数据的质量和后续处理的准确度；4、动态拓扑路由机制使决策树能够根据数据特征自适应调整，提高了分类的精确性和处理速度。