多任务检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及一种多任务检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。方法包括：基于各个训练任务的缺陷样本数据集对初始多任务检测模型进行轮询训练；将目标训练任务的目标缺陷样本数据集输入主干网络中进行特征提取，得到目标数据特征；通过目标训练任务对应的检测子网络对目标数据特征进行预测，得到目标检测结果；基于目标检测结果和相应标准检测结果，确定训练损失，并基于各个训练任务的训练损失，确定目标训练损失；基于目标检测结果确定收敛速度，并基于各个训练任务的收敛速度，确定学习率；基于目标训练损失和学习率，对初始多任务检测模型进行训练，得到目标多任务检测模型。采用本申请，能够实现提高多任务检测模型对缺陷检测的准确性。