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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利域自适应模型训练方法与相关方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117351301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311281863.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权域自适应模型训练方法与相关方法、装置、设备及介质是由王耀威;郭明月;颜肇义;叶齐祥设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本域自适应模型训练方法与相关方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种域自适应模型训练方法与相关方法、装置、设备及介质，通过获取图像样本，进行特征提取，得到第一图像特征；对第一图像特征进行卷积处理，得到第二图像特征；对第二图像特征进行预测处理，得到预测虚拟类标，根据预测虚拟类标与目标虚拟类标的差异对参数器进行训练；对第二图像特征进行信息处理，得到分类信息；对第一图像特征进行分类处理，得到域自适应图像特征；对域自适应特征进行预测处理，得到预测密度图，根据预测密度图与真实密度图的差异对骨干网络进行训练；返回特征提取步骤进行迭代，直至差异收敛，得到训练后的域自适应模型。通过单阶段训练策略，使模型能够对不同域的数据进行分类，提升人群计数的准确性。

本发明授权域自适应模型训练方法与相关方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种域自适应模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取图像样本； 将所述图像样本输入骨干网络进行特征提取，得到第一图像特征； 将所述第一图像特征输入参数器进行卷积处理，得到第二图像特征，所述参数器包括卷积层、均值池化层、批量归一化模块、激活函数层和全连接层； 将所述第二图像特征输入分类器进行第一预测处理，得到第一预测虚拟类标，根据所述第一预测虚拟类标与目标虚拟类标的第一差异对所述参数器进行第一训练，其中所述分类器包括全连接层和用于分类的预设激活函数，所述全连接层用于对所述第二图像特征进行处理后得到预测虚拟类标向量，所述预设激活函数用于对所述预测虚拟类标向量进行处理得到所述第一预测虚拟类标； 通过所述参数器对所述第二图像特征进行信息处理，得到分类信息； 根据所述分类信息对所述第一图像特征进行分类处理，得到域自适应图像特征； 将所述域自适应图像特征输入密度图预测器进行第二预测处理，得到预测密度图，并根据所述预测密度图与真实密度图的第二差异对骨干网络进行第二训练，所述骨干网络为HRnet网络； 返回执行将所述图像样本输入骨干网络进行特征提取的步骤，进行迭代训练，直至所述第一差异和第二差异收敛，得到训练后的域自适应模型，所述域自适应模型包括训练后的参数器和训练后的骨干网络。

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