故障检测模型的训练方法和故障检测的方法

本发明实施例涉及故障检测领域，公开了一种故障检测模型的训练方法和故障检测的方法，包括：利用预构建的神经网络模型对预设的故障点位标注图像进行预测，得到预测结果；根据预测结果和真实标注，求解多阶段损失函数，多阶段损失函数包括位置损失项、尺寸损失项、置信度损失项和分类损失项中至少两种；求解使多阶段损失函数的值最小的目标模型参数；根据目标模型参数调整神经网络模型，得到训练好的故障检测模型。本申请的多阶段损失函数综合考虑位置、尺寸、置信度和分类等多个维度，同时优化多个目标，使得经过训练好的故障检测模型可以自动对输入的图像进行故障点位预测，大大提高故障检测效率，减少人力成本，降低人为因素导致的误差。