多类别目标检测模型的训练方法、使用方法、介质及设备

本发明提供的多类别目标检测模型的训练方法、使用方法、介质及设备，应用于计算机视觉技术领域。本发明通过多场景图像数据标注目标对象信息，构建多类别目标检测模型，包含特征提取层、检测分支及属性识别分支，分别识别非车辆和车辆的特征与状态信息。经迭代训练后，模型实现对实际场景视频中多类别目标的精准识别与输出。本发明通过基于多场景标注数据的多类别目标检测模型训练，结合特征提取层及分类、属性识别分支的模块化设计和迭代优化，实现了多类别目标在实时检测中更高的精度和稳定性，从而为自动泊车技术提供可靠的支持。