训练数据集的修正方法、装置、电子设备和程序产品

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种训练数据集的修正方法、装置、电子设备和程序产品。其中，所述训练数据集的修正方法包括：获取视觉语言深度学习算法对初始训练集中各个图像分别进行目标检测得到的第一检测结果；将所述第一检测结果与第二检测结果进行比对，根据比对结果在所述初始训练集中确定未知语料数据，所述第二检测结果为对所述初始训练集进行连续帧检测得到的目标检测结果；对所述未知语料数据的标注信息进行修正，得到目标训练集。本申请的实施例可以使得训练集中未知语料数据的标注信息更加准确，有助于提高训练对象的精度及鲁棒性。