一种基于背景分布自适应的前景物体识别纠偏方法

本发明公开了一种基于背景分布自适应的前景物体识别纠偏方法，实现了对背景偏见的精准量化与自适应数据构建，从根源上提升了纠偏的针对性与有效性。通过对少量真实场景样本的分析，本方法能够精确地刻画出特定场景下背景偏见特征的强度与多样性。这不仅确保了训练数据的相关性与有效性，更使得后续的模型训练能够对症下药，为从根本上纠正背景偏见、提升模型鲁棒性打下了坚实的基础。独创的特征破坏与双模型协同训练机制，显著增强了背景偏见特征的识别与剥离能力。它显著提升了前景物体识别模型在真实部署场景下的性能与可靠性，为人工智能在安全、自动驾驶、医疗影像分析等关键领域的鲁棒性应用提供了强有力的技术支撑。