一种图像识别模型训练方法、系统、设备及介质

本申请涉及一种图像识别模型训练方法、系统、设备及介质，方法包括：获取多个包含有多个大小相同的网格的待训练图像；将多个待训练图像输入预设识别模型中，对待训练图像进行多尺度处理，获得对应的多尺度特征图；对多尺度特征图进行预测处理，得到待训练图像中每个网格对应的预测向量；基于待训练图像对应的多个预测向量，得到待训练图像中目标物体的预测识别框和预测类别；基于多个待训练图像分别对应的预测识别框和预测类别，对预设识别模型中的网络参数进行调整，得到目标识别模型。解决了现有技术中对图像中的物体进行识别，需要预先找到若干个可能存在物体的区域，处理流程较为复杂，导致模型训练的速度较慢、难度较大的问题。