【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测领域，具体涉及一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关设备。
技术介绍
1、目标检测作为一项计算机视觉领域的基础任务，该任务以图像为输入，对图像中目标的类别和位置进行预测。
2、在传统的计算机视觉领域中，人工会对图像中目标物的位置及类别进行标注，形成训练集，利用训练集对目标检测网络进行训练。
3、训练后的目标检测网络虽然具备一定的检测能力，但是，该目标检测网络所能识别的目标物类别仅限于训练集中所标注的目标类别，难以对新出现的未知目标物类别进行识别。
技术实现思路
1、鉴于此，本申请实施例提供一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，可以便于目标检测模型对新出现的未知目标物类别进行识别。
2、第一方面，本申请实施例提供一种目标检测模型的训练方法，所述目标检测模型用于识别图像中的目标物，所述训练方法包括：
3、获取用于对所述目标检测模型进行训练的样本图像，其中，所述目标检测模型中配置有与所述样...
【技术保护点】
1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述目标检测模型用于识别图像中的目标物，所述训练方法包括：
2.如权利要求1所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述样本图像包括属于源域的源域图像和属于目标域的目标域图像，所述源域和所述目标域属于不同的数据域；
3.如权利要求2所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述目标域图像为无标签的样本图像，所述获取所述样本图像的目标检测标签，包括：
4.如权利要求3所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，基于所述目标域图像的目标检测结果和所述目标域图像的目标检测标签确定目标域损失，包括
5....
【技术特征摘要】
1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述目标检测模型用于识别图像中的目标物，所述训练方法包括：
2.如权利要求1所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述样本图像包括属于源域的源域图像和属于目标域的目标域图像，所述源域和所述目标域属于不同的数据域；
3.如权利要求2所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述目标域图像为无标签的样本图像，所述获取所述样本图像的目标检测标签，包括：
4.如权利要求3所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，基于所述目标域图像的目标检测结果和所述目标域图像的目标检测标签确定目标域损失，包括：
5.如权利要求2所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，在所述将所述数据域向量与类别向量进行拼接，得到与所述数据域对应的文本提示向量之后，所述训练方法还包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述目标检测模型还包括文本编码器、视觉编码器及视觉语言对比模...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈瑞敏，代黎，
申请(专利权)人：浙江绿色智行科创有限公司，
类型：发明
国别省市：
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