车损检测模型训练、车损检测方法、装置、设备及介质

摘要

本发明涉及人工智能的分类模型领域，提供一种车损检测模型训练、车损检测方法、装置、设备及介质，方法包括：通过包含车损样本图像的车损样本集输入车损检测模型进行训练，通过基于InceptionV4模型架构的车损检测模型提取损纹理特征，获取至少一个的预测结果；通过GIOU方法和soft‑NMS算法，获取识别结果；通过GIOU损失算法，确定出第一损失值，同时通过多分类交叉熵方法，确定出第二损失值；根据第一损失值和第二损失值，确定总损失值；在总损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新车损检测模型的初始参数，直至总损失值达到预设的收敛条件时，将收敛之后的车损检测模型记录为训练完成的车损检测模型。本发明实现快速识别车损类型和车损区域。