定位模型训练方法、系统、设备及可读存储介质

本发明公开了一种定位模型训练方法、系统、设备及可读存储介质。该方法包括：生成预训练数据集，预训练数据集包括：包含目标物的给定图像以及给定图像对应的定位标注数据；筛选并修正预训练数据集中异常的定位标注数据；对修正后的预训练数据集进行数据增广，并基于增广后的预训练数据集训练预训练模型，当预训练模型精度达到预设精度阈值时，记录预训练模型权重；将预训练模型权重输入本地模型，基于预设的损失函数对所述本地模型进行训练，生成定位模型，所述损失函数包括定位框正余弦损失函数。与现有技术相比，本发明在样本较少的情况下保持较好的训练效果。保证了训练数据的准确性，节省了数据标注成本。提高定位的准确性，缩短定位时间。