摘要
本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种高性能图像检测模型训练方法，包括：将现有的卷积神经网络划分为多个神经网络模块；将多个神经网络模块分别采用邻接矩阵的方式进行表示，基于所述邻接矩阵，采用统计学习算法获得多个所述神经网络模块中的主要神经网络模块；基于所述主要神经网络模块，采用强化学习算法构建高性能神经网络模型，获得高性能卷积神经网络；基于所述高性能卷积神经网络，训练图像检测模型。本发明能够从现有的轻量化卷积神经网络中通过统计学习算法获得高性能卷积神经网络，将其应用于图像检测领域，生成高性能图像检测模型。
