本申请提供了钢材表面缺陷检测方法、模型训练方法及相关装置；通过将有缺陷标签的源域图像训练基础检测模型，得到第一检测模型；将无缺陷标签的目标域图像训练第一检测模型，减小源域与目标域之间的域差异，得到第二检测模型；根据第二检测模型构建教师模型与学生模型；根据第一训练图像训练教师模型，得到教师模型的中间层特征；根据教师模型的中间层特征、第一训练图像和第二训练图像训练学生模型，得到训练好的学生模型；充分利用源域的信息，并使模型更好地适应目标域的特征，提高缺陷检测的准确性；通过将教师网络中的知识作为软目标引导学生网络训练，有助于模型捕获非规则缺陷特征，提高缺陷检测的灵敏度和准确性。