一种模型训练方法、目标检测方法、装置及电子设备

本申请公开了一种模型训练方法、目标检测方法、装置及电子设备，其中提出了一种基于YOLOv8网络改进的目标检测模型，把原始的YOLOv8模型的Neck网络中的C2f模块进行改进，该改进基于Ghost网络结构，使得模型能够专注于捕捉图像中的多尺度特征信息，这不仅提高了算法的整体性能，还有效降低了参数总量和计算复杂度；进一步的实施例介绍了对C2f模块改进的方法，把C2f模块中BottleNeck块中的卷积层替换为改进的Ghost块，改进的Ghost块为把Ghost块的拼接层替换为加法操作层；更进一步的实施例中还把BackBone网络中的C2f模块替换为Swin Transformer块；再进一步的实施例中在Neck网络部分引入ECA模块，增加模型的检测精度和泛化能力。