模型训练方法及装置

本申请实施例提供了一种模型训练方法及装置，该方法包括：获取训练样本数据集，训练样本数据集的每个训练样本数据包括多个支持图像和第一查询图像；将多个支持图像输入至预训练图像分割模型的主干网络，得到多个尺度的多个网络层的支持特征图，将第一查询图像输入至主干网络中，得到多个尺度的多个网络层的查询特征图；根据多个尺度的多个网络层的支持特征图及查询特征图，计算多个尺度中的目标尺度的同层相关度以及相邻尺度相关度；根据目标尺度的同层相关度与相邻尺度相关度，计算训练样本数据的预测查询掩码；通过训练样本数据集及每个训练样本数据的预测查询掩码对预训练图像分割模型进行模型训练，得到目标图像分割模型。