基于类级别协同知识挖掘的域自适应开集目标检测方法

基于类级别协同知识挖掘的域自适应开集目标检测方法，包括以下步骤；步骤1：从公开数据集中获取源域、目标域数据集；步骤2：对源域、目标域数据集进行特征提取与全监督检测，获取源域与目标域的查询向量以及基类可信查询向量；步骤3：建立基于聚类的特征库，更新基类类别原型特征与新类类别原型特征；步骤4：利用特征库进行跨域开集检测；将目标域查询向量，与更新后特征库中的基类类别原型特征与新类类别原型特征进行比对，依据特征空间上的距离进行类别判别；步骤5：面向域自适应开集目标检测的损失函数设计，实现在跨域环境下提升模型对基类与新类的区分能力。本发明有效提升跨域识别能力与新类感知能力，具备较强的鲁棒性与实用性。