分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品

本申请涉及一种分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取无标签的第一图像数据和有标签的第二图像数据，将第一图像数据和第二图像数据输入至预设分类模型进行训练，输出第一图像数据的第一分类结果、第二图像数据对应的第一分类子模型、以及第三图像数据，根据第一分类结果和第一分类子模型输出的第二分类结果，确定第一损失，根据第三图像数据和第一图像数据，确定第二损失，以及根据第二损失和第一损失，对预设分类模型进行训练，得到目标分类模型；第三图像数据为掩码处理和补全处理后的图像。上述方法提供的基于有标签图像和无标签图像训练分类模型的方法，解决了模型的训练难度较大的问题。