基于多模态持续学习的林业场景目标检测方法及系统

本发明公开了一种基于多模态持续学习的林业场景目标检测方法及系统，包括建立多模态数据集、数据预处理、构建增量混合专家模型、模型训练和目标检测推理五个步骤，通过构建一个增量混合专家模型，结合自适应专家扩展模块、频域路由器模块以及基于球面线性插值的权重融合方法，实现对多模态林业场景目标的高效、准确检测。本发明方法能够在不断引入新任务的过程中，动态生成和调整专家模块，以适应不同领域和类别的目标检测需求，且有效防止灾难性遗忘现象，保持模型对先前任务的稳健表示。