一种基于增量式学习的感知模型的目标检测方法及装置

本申请提供一种基于增量式学习的感知模型的目标检测方法及装置，其中的方法包括：获取自车上的相机采集的当前时刻的RGB图像；利用区域提议网络对当前时刻的RGB图像进行处理，得到多个提议框；利用Transformer编码层对当前时刻的RGB图像进行处理，得到深层语义特征图；对各提议框、深层语义特征图与各目标类型的原型向量进行融合，得到各提议框的融合特征；其中，各目标类型的原型向量根据自车当前场景中目标类型进行增量学习得到；利用区域投影层对各提议框的融合特征进行处理，得到目标定位结果；利用分类层对各提议框的融合特征进行处理，得到目标分类结果。本申请提高了未知场景下RGB图像的目标检测精度。