一种模型增量训练方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种模型增量训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。模型增量训练方法包括：基于初始图像处理模型针对测试样本图像的处理结果，在测试样本图像中确定错误处理样本；初始图像处理模型基于初始样本图像训练得到；由初始样本图像和错误处理样本构成候选样本集合，并确定候选样本集合中每个候选训练样本对于初始图像处理模型收敛的贡献度；基于贡献度在候选样本集合中确定增量训练样本；通过增量训练样本，对初始图像处理模型进行增量训练，得到目标图像处理模型。本发明实施例的技术方案，保证模型在旧数据上的准确率不下降的同时，提升模型对新数据的识别能力。