一种基于交叉头协同蒸馏网络的域自适应物体检测方法

本发明实施例公开了一种基于交叉头协同蒸馏网络的域自适应物体检测方法。该方法包括：构建学生模型，得到基于源域标注图像训练的学生模型；构建源域教师模型和目标域教师模型，得到基于输入图像的源域伪标签特征和目标域伪标签特征；构建交叉头协同模块，得到基于输入图像的预测特征、基于源域教师模型的交叉预测特征和基于目标域教师模型的交叉预测特征；构建损失计算模块，计算得到最终损失值并优化学生模型，得到最优域自适应物体检测模型；在测试阶段，利用最优域自适应物体检测模型得到物体检测结果。本发明通过交叉头协同模块与自适应EMA衰减模块有效减少了源域与目标域之间的分布差异，提升了域自适应物体检测性能。