面向多场景合并数据集的数据感知混合专家模型训练方法

本发明公开了面向多场景合并数据集的数据感知混合专家模型训练方法，涉及人工智能技术领域，包括如下步骤：收集多场景的数据并预处理，构建多场景合并数据集；步构建混合模型：所述混合模型采用基于transformer端到端的DINO结构，将DINO结构的解码器中的FFN层替换为MOE层，所述MOE层包括多个独立设置的专家网络，每个专家网络是一个独立的神经网络，用于处理指定数据集的特征；构建专家网络的前景目标损失函数；设置路由机制，用于将每个场景数据集的token路由到对应的专家网络；将多场景合并数据集输入到混合模型中，以对每个专家网络进行训练；该模型训练方法，提升混合模型在多场景数据集下的检测精度。