基于控制模型的雾天目标检测方法

本发明公开了一种基于控制模型的雾天目标检测方法，通过将卷积神经网络的颈部的网络结构复制，加上零卷积层与混合注意力模块在网络中形成另一条链路，同时复制对应层的参数。训练时冻结原模型，使得模型能在保持原参数的情况下在控制网络中学习新的数据集。控制网络中含有零卷积连接层，显著减少了训练资源和训练时间。相比与多次尝试冻结模型部分层来进行微调达到最好效果，本发明的结构能很好地通过附加的链路上的网络来提升模型在新数据集上的性能。本发明中将控制模型与卷积神经网络结合，在实际应用中更容易部署和扩展，此方法可以很便捷地应用现有多数主流目标检测模型。