新场景适配方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明属于深度学习技术领域，公开了一种新场景适配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：从旧数据集中选取目标正样本；获取新场景图像，从新场景图像中截取目标区域，得到目标负样本；将目标正样本与目标负样本进行融合，得到新样本；确定新样本对应的分类结果；根据新样本和对应的分类结果构成新数据集；根据旧数据集和新数据集对预设分类模型进行训练。通过上述方式，将现有旧数据集中的样本数据作为正样本，将场景图像作为负样本，融合生成新数据集，根据旧数据集和新数据集对预设分类模型进行训练，使得预设分类模型快速适配新场景，无需采集大量的包含分类目标的新场景样本数据，缩短适配耗时，提高适配效率。