一种模型训练方法、目标检测方法、装置及电子设备

本发明实施例提供了一种模型训练方法、目标检测方法、装置及电子设备，涉及计算机视觉技术领域。方法包括：获取样本图像，以及各样本图像的标签；针对每一样本图像进行特征提取，得到多个第一特征图；针对每一第一特征图，得到该第一特征图中每一像素位置对应的第一锚框的预测信息；针对该样本图像对应的每一第一锚框，计算得到置信度损失值和回归损失值；基于该样本图像中每一真实框对应的正样本锚框的预测信息中的预测概率，计算第一分类损失值；基于非正样本锚框的预测信息中的预测概率，计算第二分类损失值；计算得到第三分类损失值；基于得到的损失值，对目标检测模型的模型参数进行调整。如此，能够降低误检的概率，提高准确度。