气体分割模型的训练方法、装置、设备和介质

本申请实施例提供了一种气体分割模型的训练方法、装置、设备和介质，属于计算机视觉处理技术领域。该方法包括：选定红外图像、以及与红外图像匹配的可见光图像；将可见光图像输入至预设的基础大模型中提取得到先验特征，根据先验特征对可见光图像进行区域分割处理，得到预标注下的先验语义区域图像；将红外图像和先验语义区域图像输入初始气体分割模型中，基于提取得到红外编码特征和可见光编码特征得到样本场景对应的气体分割图像，根据计算得到的气体分割损失值和特征学习损失值对初始气体分割模型的模型参数进行调整，得到训练后的气体分割模型。本申请能够提高训练得到的模型的泛化能力与小样本学习能力，进而提高目标气体区域分割准确度。