一种无源领域自适应目标识别方法

本发明属于目标识别技术领域，具体公开了一种无源领域目标自适应识别方法，该方法是利用源域数据和目标域数据具有相同类别集合的属性这一特点，采用源域数据训练源域模型得到模型分类器，使用源域分类器计算源域类别关系；在此基础上，训练并利用知识蒸馏中的教师‑学生模型实现无源领域自适应目标识别，具体的：采用教师模型学习目标域的类别信息，并引入源域类别关系使其与目标域的类别信息相融合，来获取更加符合目标域实际数据风格的类别关系。同时，通过在训练中提炼各个类别的特征表示，减小类别彼此之间的相似度，提升类别的辨别性，从而使得不同类别之间的边界线更加清晰。本发明提高了模型的分类准确率。