一种半监督异常检测模型训练方法

本发明涉及一种半监督异常检测模型训练方法，属于检测模型训练技术领域，解决了现有技术中数据标注困难、样本不平衡以及过拟合风险高的问题的问题。获取异常产品图像并对异常产品图像中的异常区域进行标注得到异常样本，获取正常产品图像并对正常产品图象进行标注得到正常样本，基于正常样本和异常样本构建训练集和验证集；所述训练集和验证机均同时包括异常样本和正常样本；构建半监督异常检测模型，对半监督异常检测模型进行初始化操作；将训练集输入至初始化后的半监督异常检测模型进行模型训练，更新模型参数，通过验证集评估模型性能，直至模型性能满足预定标准，停止训练，得到训练好的半监督异常检测模型。