目标检测样本集优化方法、系统、介质、程序产品及设备

本发明属于样本清洗领域，提供了一种目标检测样本集优化方法、系统、介质、程序产品及设备，获取目标检测场景下的图像及标注信息，形成样本数据集，划分第一目标检测数据集和第二目标检测数据集；利用第一目标检测数据集预训练目标检测模型，根据对应的标注信息，对图像中的目标进行处理，得到评估器数据集；基于评估器数据集，利用强化学习训练数据价值评估器；使用预训练后的目标检测模型对第二目标检测数据集进行推理，使用训练后的所述数据价值评估器对各种推理结果进行数据价值评估，得到对应样本的质量值；根据得到的质量值对第二目标检测数据集进行清洗。本发明可以显著减少冗余数据，提高训练效率。