图像分割模型的训练方法、道路积水识别方法及装置

本发明涉及人工智能技术领域，公开了图像分割模型的训练方法、道路积水识别方法及装置，该方法包括：获取多张样本图像，构建字典数据库；采用图像分割模型对字典数据库进行特征变换得到字典特征向量集合，从字典特征向量集合提取分割特征得到样本特征矩阵；基于字典特征向量集合和样本特征矩阵相似度计算，得到初始分割掩码；基于字典特征向量集合、样本特征矩阵以及初始分割掩码进行多次补全分割，得到每一次的分割掩码；基于初始分割掩码和每一次的分割掩码，确定训练损失，并进行训练。本发明通过使用少量的样本图像降低训练成本，多次补全分割使得最后训练得到的模型避免过拟合问题，提高分割精度和稳定性，同时适用于多种应用场景。