本公开关于一种图像检测模型的训练方法、装置及存储介质，所述方法，包括：获取用以训练目标模型的样本图像集合；根据所述样本图像集合中包含的不同样本类别对应的样本数量，以及所述目标模型针对当前输入的目标样本图像的预测概率，确定所述目标模型针对所述目标样本图像的类别回归损失函数；针对所述样本图像集合中的每个样本图像，调整所述目标模型的类别回归损失函数，并通过所述样本图像训练所述目标模型中的模型参数。解决了在样本不均衡的情况下，训练任务比较难收敛，训练得到的模型的准确率和召回率不高的技术问题。取得了提高样本数量少的样本类别的收敛速度，增加训练得到的模型的准确率和召回率的有益效果。