本发明提供一种目标检测模型的小样本训练方法及装置。所述方法包括以下步骤：建立由数量较少的标注后的图像样本数据构成的训练数据集D；采用ImageNet数据集对目标检测模型进行预训练，得到预训练模型；将D输入到预训练模型进行特征提取，并对所提取的特征进行扩展；基于扩展后的特征对预训练模型进行微调，得到训练后的目标检测模型。本发明通过特征扩展，并基于扩展后的特征对预训练模型进行微调，可解决由于标签样本数据少而导致的目标检测模型出现过拟合的问题，提高目标检测精度。