一种基于自主学习的图像检测模型更新方法

本发明涉及一种基于自主学习的图像检测模型更新方法，属于机器学习技术领域，解决了现有技术中图像检测模型更新时间久、效率低的问题。图像检测模型更新方法包括：对历史错误检测图像进行标注得到初始类别图像样本和新增类别图像样本，同时获取少量正确类别图像以及对应的预测结果作为正确类别图像样本；根据初始类别图像样本和正确类别图像样本对初始目标检测网络进行更新优化，得到更新后的初始目标检测网络；根据新增类别图像样本对新增孪生网络进行训练，得到多个训练完成的新增孪生网络；将多个训练完成的新增孪生网络、已添加孪生网络和更新后的初始目标检测网络进行融合，得到更新后的图像检测模型。实现了对图像检测模型的快速更新。