模型训练方法、高质量卫星图像检索方法和装置

本申请提供了一种模型训练方法、高质量卫星图像检索方法和装置，可以通过第一神经网络模型得到样本卫星图像中每个对象的第一对象类别，以及各个第一对象类别分别对应的第一分类预测值，并可以进一步根据第一对象类别和第一分类预测值结合样本卫星图像自身的样本对象类别计算第一神经网络模型的第一模型损失值，从而可以通过第一模型损失值调整第一神经网络模型的模型参数，得到目标神经网络模型，由于对样本卫星图像的处理精确到了图像中的每个对象，因此，可以提升目标神经网络模型的预测准确率，在使用目标神经网络模型对查询图像进行处理以检索卫星图像时，可以提升最终得到的目标卫星图像与查询图像的匹配程度，提升图像检索查询的准确率。