基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置

本申请实施例提供一种基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置，方法包括：将多个已标注物体标签的预设大规模图像数据集分别对应一个预先构建的目标检测模型的检测头进行目标检测模型预训练，确定对应的预训练损失和与预训练损失对应的预训练模型；在预训练模型中输入多个预设任务数据集，判断输入的预设任务数据集的图像类别是否包含已标注的物体标签，若包含，则对预训练模型进行任务训练，确定任务训练损失和与任务训练损失对应的任务模型；根据任务模型对预训练模型进行自蒸馏训练，确定自蒸馏训练的总训练损失和对应的目标检测模型；本申请能够在不增加标注成本的情况下，完成多个数据源的目标检测模型训练。