果蔬识别模型及其训练方法

本发明主要涉及人工智能模型技术领域，尤其涉及一种果蔬识别模型及其训练方法。果蔬识别模型的训练方法包括获取数据集，数据集包括果蔬图像及其对应的标注类别；将数据集输入神经网络模型，神经网络模型对果蔬图像进行特征提取，得到果蔬图像特征；根据果蔬图像特征和标注类别分别计算ArcFaceLoss损失和CircleLoss损失；组合ArcFaceLoss损失和CircleLoss损失得到第一阶段混合损失；最小化第一阶段混合损失并更新神经网络模型的超参数，得到训练好的第一果蔬识别模型。本发明的训练方法可以使果蔬识别模型具备零样本学习的能力，哪怕没有见过对应的品类，依然可以通过特征区分。