产品检测模型全局学习方法、装置、电子设备及存储介质

本发明公开了一种产品检测模型全局学习方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取目标项目的产品图像训练集；通过预训练的AI指导模型分别提取产品图像训练集中的每张产品正样本图像的至少两个尺度的训练指导特征图；根据每一尺度的训练指导特征图，确定AI精一模型中与每一尺度对应的网络层的特征信息融合矩阵和指导信号融合矩阵；根据特征信息融合矩阵及指导信号融合矩阵，学习AI精一模型中对应的网络层的网络参数，生成精一产品检测模型。本方案不仅大幅度提高了精一产品检测模型的训练速度，而且克服了现有深度学习算法中固有的局部最优解的难题，可有效保证精一产品检测模型能够学习到全局最优解。