模型功能域适应方法、装置、存储介质及计算机设备

本申请提供的模型功能域适应方法、装置、存储介质及计算机设备，当需要对模型功能进行域适应时，可以先获取源域的源功能模型以及源图像集，以及采集目标域的目标图像集，并提取源图像集中每一源图像的图像内容特征，以及目标图像集中的多个图像域风格特征；接着可以将各个图像域风格特征随机与源图像集中的图像内容特征进行特征嫁接，得到图像嫁接特征，并采用特征约束函数对图像嫁接特征进行偏差约束，形成嫁接特征数据；最后可以利用嫁接特征数据对源功能模型进行特征引导训练，生成目标域的目标功能模型。通过这种方式，该目标功能模型在保留源域的模型功能时，可以快速适应目标域的特征分布，从而解决域偏移问题，实现模型功能的灵活域适应。