METHOD AND DEVICE FOR DOMAIN ADAPTATION TRAINING OF NEURAL NETWORK

To provide a method and a device for domain adaptation training of a neural network.SOLUTION: A method includes: extracting, for a source domain (hereinafter referred to as source) image, anchor box features of source domain and target domain (hereinafter referred to as target) of multiple sizes (S410); generating object detection prediction values for anchor boxes corresponding to the source and target images (S420); classifying, for each size, the source and target anchor box features having that size into multiple feature sets corresponding to multiple classes (S430, S440); performing inter-domain feature alignment that minimizes inside-class distance and maximizes inter-class distance (S450); and receiving other source and target images (S460). Further, the method includes repeatedly performing the steps S410 to S460 to train a neural network using the prediction loss function and feature alignment loss function of the source and target images.SELECTED DRAWING: Figure 4 【課題】ニューラルネットワークのドメイン適応訓練の方法及び装置を提供する。【解決手段】方法は、ソースドメイン（以下ソース）画像について複数サイズのソースドメイン、ターゲットドメイン（以下ターゲット）のアンカーボックス特徴を抽出しＳ４１０、ソース、ターゲット画像に対応するアンカーボックスについてオブジェクト検出の予測値を生成しＳ４２０、各サイズについて、該サイズを有するソースとターゲットのアンカーボックス特徴を、複数のクラスに対応する複数の特徴集合へ分類しＳ４３０、Ｓ４４０、クラス内距離を最小化し、且つクラス間距離を最大化するドメイン間の特徴アライメントを実行しＳ４５０、他のソース及びターゲット画像の受信するＳ４６０。そして、ステップＳ４１０～Ｓ４６０を繰り返し実行して、ソース、ターゲット画像の予測損失関数、特徴アライメント損失関数を用いてニューラルネットワークを訓練する。【選択図】図４