专利摘要显示，本申请提供一种违禁品检测模型训练方法、检测方法、装置及计算机设备，训练方法包括：获取待标注的原始违禁品图片;获取已检测的预设类别的分类违禁品图片;对所述原始违禁品图片进行标注得到标注图片;根据所述标注图片和所述分类违禁品图片，确定样本数据集;根据所述样本数据集对预设初始模型进行训练，得到违禁品检测模型。采用本方法，可减少需要标注的违禁品图片的数量，降低标注量，提高实际业务场景中的分类效率。
专利信息显示，同日，该公司还申请公布一项“图像分类方法、装置、电子设备和可读存储介质”专利，申请公布号CN115705691A，申请日期为2021年8月9日。
专利摘要显示，本发明实施例提供一种图像分类方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及图像处理技术领域。本发明实施例通过采用第二分类模型的输出训练得到第一分类模型，并通过第一分类模型的输出更新第二分类模型的权重，如此，通过强化循环训练的方式得到第一分类模型，在获取待分类的目标图像后，将目标图像输入至第一分类模型进行特征处理，对目标图像中目标物体进行分类时，能大大提高目标图像中目标物体的分类准确性。
