一种面向开放世界的图像分类模型的训练方法、分类方法

本发明提供了一种面向开放世界的图像分类模型的训练方法，所述方法包括：步骤S1、获取训练集和测试集；步骤S2、构建基础模型，其包括多个域间检测器、开放域分类器和封闭域分类器；其中：每个域间检测器用于对图像进行域分类以检测图像属于开放域还是封闭域，每个域间检测器均配置有可学习的域分类提示词参数来辅助域分类；开放域分类器用于对经过域间检测器处理后属于开放域的图像进行分类处理；封闭域分类器用于对经过域间检测器处理后属于封闭域的图像进行分类处理，封闭域分类器配置有可学习的域内提示词参数来辅助图像分类；步骤S3、采用训练集模拟开放世界的数据场景来对基础模型进行多次迭代训练直至模型能够满足性能要求。