一种面向深度学习中的零样本目标检测方法与系统

本发明属于零样本目标检测领域，公开了一种面向深度学习中的零样本目标检测方法及系统。所述方法包括：建立包括特征提取模块、跨模态对齐模块和课程学习模块的零样本目标检测模型；通过特征提取模块对图像特征和文本特征进行提取；将图像特征和文本特征输入跨模态对齐模块中；将图像特征嵌入与文本特征嵌入进行跨模态相似度计算；得到的跨模态相似度导入课程学习模块；通过课程学习模块增强图像特征与文本特征的融合，并在反向传播过程中通过知识蒸馏动态调节课程学习的难度；得到零样本目标检测模型和检测结果。本发明保留了零样本学习大模型的高性能与高泛化能力的优势，实现跨模态特征间的相互补充与增强，提高了模型的检测性能和鲁棒性。