技術特征：

1.一種模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述解碼器包含：多個串行連接的部分交叉注意力模塊。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，一個部分交叉注意力模塊還包括：一個殘差門網絡；

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，一個部分交叉注意力模塊還包括前饋神經網絡；一個殘差門網絡中包含一個多層感知機和激活層；

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，一個部分交叉注意力模塊還包括：第一歸一化層和第二歸一化層；

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，一個樣本圖像的標簽包含：該樣本圖像中的各對象的真實框和真實類別；該樣本圖像中每一對象的檢測結果包含：該對象的預測框和表示該對象屬于對應的真實類別的概率的置信度；

7.根據權利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述第一輸入部分和第二輸入部分對應的通道數相同。

8.一種目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述解碼器包含：多個串行連接的部分交叉注意力模塊。

10.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，一個部分交叉注意力模塊還包括：一個殘差門網絡；

11.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，一個部分交叉注意力模塊還包括前饋神經網絡；一個殘差門網絡中包含一個多層感知機和激活層；

12.根據權利要求11所述的方法，其特征在于，一個部分交叉注意力模塊還包括：第一歸一化層和第二歸一化層；

13.根據權利要求8-12任一所述的方法，其特征在于，所述第三輸入部分和第四輸入部分對應的通道數相同。

14.根據權利要求8-12任一所述的方法，其特征在于，所述待檢測圖像中每一對象的檢測結果包含：該對象的預測框和表示該對象所屬類別的概率的置信度；

15.一種模型訓練裝置，其特征在于，所述裝置包括：

16.一種目標檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

17.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；

技術總結
本發明實施例提供了一種模型訓練方法、目標檢測方法、裝置及電子設備，涉及計算機視覺技術領域。方法包括：獲取樣本圖像，以及標簽；針對每一樣本圖像，利用目標檢測模型中的編碼器，得到第一樣本特征向量；模型還包含解碼器；解碼器包含至少一個部分交叉注意力模塊；針對每一部分交叉注意力模塊，對輸入數據在通道維度進行拆分，利用該模塊的自注意力層和交叉注意力層，分別對第一輸入部分和第二輸入部分進行處理；結合自注意力層和交叉注意力層的處理結果，得到該模塊的輸出數據；利用最后一個模塊的輸出數據得到檢測結果；基于檢測結果與標簽計算損失值，調整模型參數，得到訓練好的目標檢測模型。如此，能夠降低目標檢測的時延。

技術研發人員：黃世華,俞軒隆,周曉,沈西
受保護的技術使用者：英特靈達信息技術（深圳）有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28