【摘 要】
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通过域自适应方法，利用标记的源域样本实现未标记目标域样本的识别目前逐渐成为机器视觉领域一个新的研究热点。与传统的闭集域自适应问题不同，开集域自适应中的目标域包含源域中未出现的类别，因此该问题的研究更为贴近实际场景，但同时也增加了识别难度。文中提出了一种基于反向传播开集域自适应的方法，该方法利用对抗思想实现了域不变特征的提取，同时通过设置阈值实现目标域中未知类别样本的消除。在两个公共域自适应数据集上
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院、人工智能学院
【基金项目】
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南京邮电大学校级科研基金(NY219107)资助项目。
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通过域自适应方法，利用标记的源域样本实现未标记目标域样本的识别目前逐渐成为机器视觉领域一个新的研究热点。与传统的闭集域自适应问题不同，开集域自适应中的目标域包含源域中未出现的类别，因此该问题的研究更为贴近实际场景，但同时也增加了识别难度。文中提出了一种基于反向传播开集域自适应的方法，该方法利用对抗思想实现了域不变特征的提取，同时通过设置阈值实现目标域中未知类别样本的消除。在两个公共域自适应数据集上的大量实验结果表明，与以前的方法相比，文中提出的奇异值平衡提高了模型的识别率，一定程度上，有效解决了开集
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