异常检测模型训练方法、异常检测方法及装置、设备、介质、程序产品

本申请实施例提供一种异常检测模型训练方法、异常检测方法及装置、设备、介质、程序产品。该方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括有标签的正常样本图像、有标签的异常样本图像、无标签样本图像；使用所述样本数据集，对强化学习智能体进行优化，得到异常检测模型；其中，在迭代优化过程中，基于概率密度流异常检测模型的反馈和环境反馈获取优化所述强化学习智能体的价值分数；所述异常检测模型和所述概率密度流异常检测模型均用于检测目标图像中所包括的对象是否存在异常。该方法用以提高工业图像异常检测的准确性。