一种目标检测模型的训练方法

本发明涉及一种目标检测模型的训练方法，属于目标检测技术领域，解决了现有技术中目标检测模型训练时间久、效率低的问题。所述训练方法包括：根据上次训练完成的目标检测模型对大量历史CT图像数据的检测，获取多个错误检测图像并进行标注，得到多个属于新类别的训练样本图像；将多个属于新类别的训练样本图像按照新类别进行划分，得到每个新类别对应的多个训练样本图像；利用每个新类别对应的多个训练样本图像对孪生网络进行训练，得到每个新类别对应的孪生网络；将多个新类别对应的孪生网络加入到上次训练完成的目标检测模型中，得到本次训练完成的目标检测模型。加快了对目标检测模型的训练。