一种基于深度学习的零样本图像目标检测方法

本发明设计了一种基于深度学习的零样本图像目标检测方法，属于基于大模型的图像目标检测领域。本发明设计的视觉语言模型包含RO‑Yolo‑Backbone、HWD‑RepVL‑PAN、MCJ‑Text Contrastive Head和回归边界框目标检测模块，通过对卷积核参数共享、感受野范围的优化，增强特征提取能力，利用小波变换减少下采样纹理损失，引入多距离公式弱化类内差异和增强类间差异，旨在有效提升大数据时代下的零样本图像目标检测能力。