一种基于领域自适应的工业多变环境下的托盘检测方法

本发明公开了一种基于领域自适应的工业多变环境下的托盘检测方法，包括将原始托盘检测模型在原场景下对应的含标签托盘图像数据集作为源域数据集，将部署场景下的无标签托盘图像数据集作为目标域数据集；采用图像风格转换模型对源域数据集和目标域数据集进行风格迁移，生成类目标域风格数据集和类源域风格数据集，将源域数据集和类目标域风格数据集中的对应图像随机截取子区域图像，并拼接成混合图像，得到混合域数据集；构建域自适应托盘检测模型，并训练域自适应托盘检测模型；计算学生模型与教师模型的损失函数，最小化损失函数，得到训练后的教师模型和学生模型，用于托盘检测。本发明能够有效缓解环境变化带来的域偏移问题。