上海壁仞智能科技有限公司请求不公布姓名获国家专利权
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龙图腾网获悉上海壁仞智能科技有限公司申请的专利迭代无监督域自适应方法和装置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：CN116246126B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310142742.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权迭代无监督域自适应方法和装置是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本迭代无监督域自适应方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种迭代无监督域自适应方法和装置，属于迁移学习领域，方法包括：从域迁移测试集中抽取预设数量的图像样本；将图像样本输入预设的迭代优化算法，根据迭代优化算法的计算结果调整预训练的模型的参数，以使得调整后的模型适应域迁移测试集；其中，预设的迭代优化算法包括：对每个图像样本进行数据增强处理，得到目标大小的批图像；根据批图像，确定模型的参数值；根据域迁移测试集对确定参数值后的模型进行测试，得到分类误差；遍历所有图像样本后，根据分类误差得到图像样本的平均分类误差。本发明基于预设的迭代优化算法对图像样本进行处理，可以用少量的图像样本的数量，无需重训练即可满足实际应用场景需求及开发需求。
本发明授权迭代无监督域自适应方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种迭代无监督域自适应方法，其特征在于，包括： 从域迁移测试集中抽取预设数量的图像样本； 将所述图像样本输入预设的迭代优化算法，根据所述迭代优化算法的计算结果调整预训练的模型的参数，以使得调整后的所述模型适应所述域迁移测试集； 其中，预设的所述迭代优化算法包括： 对每个所述图像样本进行数据增强处理，得到目标大小的批图像； 根据所述批图像，确定所述模型的参数值；模型的参数是BN层统计参数，若模型还未经过迭代，将模型的初始BN层统计参数作为先验信息，经过迭代后，则将迭代后的模型权重对应的BN层统计参数作为先验信息； 根据所述域迁移测试集对确定参数值后的所述模型进行测试，得到分类误差； 遍历所有所述图像样本后，根据所述分类误差得到所述图像样本的平均分类误差，平均分类误差用于确定迭代结束的条件。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海壁仞智能科技有限公司，其通讯地址为：201114 上海市闵行区陈行公路2388号16幢13层1302室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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