轨道交通建设安全隐患识别模型高效微调方法及系统

本发明公开了一种轨道交通建设安全隐患识别模型高效微调方法及系统，包括在Swin Transformer主干网络基础上加入领域适配器和施工类型动态适配模块，构建基于主干结构Swin Transformer的模型架构；设计领域适配器结构并进行参数隔离设置；在预训练阶段，保持领域适配器和VGG神经网络参数不变，仅对主干参数进行训练；在隐患分类训练阶段，保持主干参数不变，对领域适配器参数和VGG神经网络参数进行训练；使用VGG神经网络模型对输入图像进行施工类型分类，确定当前施工场景所属的施工类型，从预训练的权重库中选择相应的适配器权重加载到模型中，完成施工类型的动态适配；能够提高轨道交通建设安全隐患识别的准确性、降低训练和计算成本，避免过拟合、提升部署效率。