[发明专利]图像识别模型的迁移方法、装置、设备及存储介质

摘要

本申请公开了一种图像识别模型的迁移方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取源域图像样本和目标域图像样本的头部特征图；基于两个样本的头部特征图确定两个样本的对象预测标注；基于两个样本的特征图之间的差异信息以及源域图像样本的对象预测标注与其真值标注之间的差异信息，确定模型训练损失；根据模型训练损失调整图像识别模型的参数，得到迁移后图像识别模型。本申请通过基于头部特征图实现了单阶段的领域迁移，能够提高模型的迁移效率和模型的泛化性。另外，本申请可利用带真值标注的仿真数据和无真值标注的真实场景数据，将模型迁移至真实场景中运用。例如，本申请可用于自动驾驶场景的模型领域迁移任务。