模型优化方法、系统和电子设备

本申请涉及一种模型优化方法、系统和电子设备。方法包括：获取目标检测模型在验证数据集上的性能反馈信息；根据性能反馈信息，确定目标检测模型在各预设类别上的学习困难度，并基于学习困难度，从各预设类别中确定至少一个困难类别；根据各困难类别的学习困难度，确定各困难类别对应的合成数据量；根据合成数据量，生成针对各困难类别的合成样本，合成样本携带有标注信息；将合成样本与真实训练样本进行融合，利用融合后的样本对目标检测模型进行参数更新。采用本申请可以提高目标检测模型在困难类别上的识别准确性和整体检测性能。