基于特征融合和对齐的领域自适应DINO模型目标检测方法

本申请公开了一种基于特征融合和对齐的领域自适应DINO模型目标检测方法，其包括：将骨干网络输出的特征依次输入第一特征融合模块和第一领域判别器，得到骨干网络图像级对抗训练损失；将编码器输出的特征输入第二领域判别器，得到编码器像素级对抗训练损失；将解码器输出的特征依次输入第二特征融合模块和第三领域判别器，得到解码器目标级对抗训练损失；根据骨干网络图像级对抗训练损失、编码器像素级对抗训练损失、解码器目标级对抗训练损失，以及源域检测损失，使得DINO模型学习跨域不变特征，完成对目标域图像数据的跨领域目标检测。本申请可减少数据分布偏移，并学习可迁移特征表示，使得模型在目标域也拥有良好的检测性能。