小样本目标检测的模型训练方法以及相关设备

本申请实施例公开了一种小样本目标检测的模型训练方法以及相关设备，用于提高模型训练效率、对模型泛化性能的评估可靠性、训练所得目标检测模型的检测精度。本申请实施例方法包括：扫描目标检测数据集，构建多标签计数矩阵，根据目标检测数据集中图片样本总数和目标类别数，确定重复交叉验证参数，以不同随机种子依次重复执行以下步骤共R次，基于多标签计数矩阵，利用贪心均衡分配算法将所有图片样本划分为K折数据，以使得每折数据中各类别目标的数量接近理想数量，基于每折数据对目标检测模型进行至少三个阶段的渐进式解冻迁移学习训练，重复执行结束后，累计获得R×K个训练完成的目标检测模型。