一种基于微调的跨场景目标检测方法、系统、设备和介质

本申请涉及一种基于微调的跨场景目标检测方法、系统、设备和介质，通过Transformer模块对Yolov8的主干网络进行改进，将第一场景下图像输入至Yolov8模型中进行训练，得到第一目标检测模型；并在各Transformer模块中嵌入LORA模型，基于第二场景下的图像进行模型训练，固定第一目标检测模型的参数，对各LORA模型的模型参数进行训练；基于训练好的各LORA模型的模型参数对第一目标检测模型中各Transformer模块生成的权重参数进行微调，得到适用于第二场景的第二目标检测模型，使目标检测模型快速适应不同的场景，提高了跨场景下目标检测的精度和效率。