模型训练方法、装置、设备及存储介质

本申请提出一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，包括：对图像数据集进行预处理，得到目标数据集，目标数据集包括源域数据集和目标域数据集；基于源域数据集对图像分割的学生网络进行训练，得到训练好的学生网络；对训练好的学生网络的参数进行指数移动平均，得到教师网络；基于教师网络为目标域数据集中每个目标域数据各像素生成对应的伪标签；基于伪标签对训练好的学生网络进行二次训练，得到目标学生网络。本申请实施例通过使用教师网络生成的高置信度伪标签来训练学生网络，从而提高学生网络在目标域上的性能。