本申请公开了一种跨域场景下的卷烟缺陷检测模型训练方法及装置，方法包括：构建源域目标检测数据集和新增域目标检测数据集；构建教师模型，利用源域目标检测数据集对教师模型进行训练，训练完成后冻结教师模型的第一参数；构建网络结构与教师模型相同的学生模型，利用第一参数对学生模型进行初始化；利用新增域目标检测数据集对学生模型进行训练，训练过程中，基于类敏感度的模型参数更新方法对学生模型进行参数更新。本申请通过知识蒸馏的方式将原卷烟牌号和/或原缺陷类别的源域参数迁移到新模型中，并在对新模型的增量缺陷类别训练中对不同类敏感度的模型参数分别进行更新，实现了对新增牌号和/或新增缺陷类别的动态学习。