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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种用于跨域目标检测的细粒度特征对抗对齐方法及系统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：CN115375938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210993876.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于跨域目标检测的细粒度特征对抗对齐方法及系统是由王晓伟;蒋沛文;徐彪;边有钢;秦晓辉;秦兆博;胡满江;秦洪懋;谢国涛;丁荣军设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于跨域目标检测的细粒度特征对抗对齐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于跨域目标检测的细粒度特征对抗对齐方法及系统，包括：步骤1，根据目标检测模型的定位结果，从定位结果中提取源域和目标域的目标边界框内特征；步骤2，根据目标检测模型的分类结果，先获取源域和目标域目标边界框内特征对应的类别标签，再将此类别标签和粗粒度域标签进行合并，得到细粒度域标签；步骤3，根据源域和目标域的目标边界框内特征，通过细粒度域分类器获得源域和目标域的目标边界框内特征的细粒度域分类分数；步骤4，根据细粒度域标签和细粒度域分类分数，计算细粒度特征对抗对齐损失。

本发明授权一种用于跨域目标检测的细粒度特征对抗对齐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于跨域目标检测的细粒度特征对抗对齐方法，其特征在于，包括： 步骤1，根据目标检测模型的定位结果，从定位结果中提取源域和目标域的目标边界框内特征； 步骤2，根据目标检测模型的分类结果，先获取源域和目标域目标边界框内特征对应的类别标签，再将此类别标签和粗粒度域标签进行合并，得到细粒度域标签； 步骤3，根据源域和目标域的目标边界框内特征，通过细粒度域分类器获得源域和目标域的目标边界框内特征的细粒度域分类分数； 步骤4，根据细粒度域标签和细粒度域分类分数，计算细粒度特征对抗对齐损失； 步骤3具体包括： 步骤31，在普通域分类器输出层的每个神经元分别拓展到K个神经元，构建的细粒度域分类器包括：M2个全连接层，其中的前M2-1个全连接层均紧跟激活函数，用N2，i表示细粒度域分类器中第i个全连接层的神经元个数，其中i＝1,2，…，M2； 步骤32，以第i个源域或目标域目标边界框内特征作为细粒度域分类器的输入，细粒度域分类器预测到，第i个源域目标边界框内特征的细粒度域分类分数第i个目标域目标边界框内特征的细粒度域分类分数其中，表示第i个源域目标边界框内特征的细粒度域分类分数的第j'个元素，表示第i个目标域目标边界框内特征的细粒度域分类分数的第j′个元素，j′＝1,2，…，2K； 步骤4具体包括： 通过式5对第i个源域目标边界框内特征的细粒度域分类分数、通过式6对第i个目标域目标边界框内特征的细粒度域分类分数分别进行softmax处理，得到第i个源域目标边界框内特征的细粒度域概率分数中第j'个元素和第i个目标域目标边界框内特征的细粒度域概率分数中第j'个元素 利用公式7计算源域目标边界框内特征的细粒度特征对抗对齐损失利用公式8计算目标域目标边界框内特征的细粒度特征对抗对齐损失

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