铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质

本申请提供一种铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质，针对训练样本集中的每一铁路入侵目标类别，迭代以下步骤指定轮次以训练生成铁路入侵目标分类模型：通过待训练模型的特征提取层提取查询样本图像的第一特征提取结果和每张支持样本图像的第二特征提取结果；对第二特征提取结果进行修正，以获取第三特征提取结果；确定出支持样本图像属于实际铁路入侵目标类别的概率值；基于概率值和交叉熵损失函数进行反向传播，以更新所有铁路入侵目标类别对应的类中心所构成的类中心矩阵，用以在样本稀少分类类别开放总数不固定的条件下，训练生成识别精确的铁路入侵目标分类模型，并且模块具有对新分类类别的扩展性好。