图像识别模型训练方法、设备、云控平台及自动驾驶车辆

摘要

本公开提供了一种图像识别模型训练方法、设备、云控平台及自动驾驶车辆，涉及智能交通、自动驾驶、计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取基础训练样本集，利用基础训练样本集训练神经网络模型，得到第一图像识别模型；根据测试样本集，获取第一图像识别模型的难样本集和伪标签样本集，伪标签样本集中各样本的样本标签通过第一图像识别模型预测得到；基于基础训练样本集、难样本集和伪标签样本集中的至少两项，对第一图像识别模型进行训练，得到第二图像识别模型。采用本公开，可以拓展图像识别模型的边界能力，从而提升图像识别模型的泛化能力。