模型训练方法、靶标测量方法、装置、设备、介质和产品

本申请提供一种模型训练方法、靶标测量方法、装置、设备、介质和产品，涉及图像数据处理技术领域。该方法包括：获取多个第一红外图像；根据多个第一红外图像，通过卷积神经网络得到多个光斑特征图像，进而得到每个光斑特征图像的光斑实际位置；根据多个光斑特征图像，通过光斑检测初始模型得到每个光斑特征图像的光斑预测位置；根据每个光斑特征图像的光斑实际位置和光斑预测位置，训练光斑检测初始模型，得到光斑检测模型；光斑检测模型用于预测没有被标注过的第二红外图像的光斑预测位置。本申请的方法，根据光斑预测位置判断光斑是否位于靶标的中心，解决了全站仪的角度偏差问题，提高了多个靶标的周期性测量场景下的测量效率。