模型训练方法、装置及存储介质

本申请提供一种模型训练方法、装置及存储介质，涉及计算机技术领域，能够尽可能地提高图像检测模型的识别准确率。该方法包括：计算设备获取暗光环境下对象的样本图像，并基于第一卷积网络，提取样本图像中对象的初始特征信息，其中，第一卷积网络为激活值二值化后的卷积网络；进而，计算设备在第一卷积网络提取的初始特征信息与对象的实际特征信息的相似度小于第一预设阈值的情况下，对第一卷积网络的网络参数进行调整，得到第二卷积网络；计算设备基于第二卷积网络对对象的样本图像进行训练，得到图像检测模型。