本申请涉及图像识别领域，特别涉及一种文本区域检测模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术检测效率低的技术问题。该方法包括：根据文本标注数据，提取出候选文本区域；计算候选文本区域中各个像素点与指定参考位置之间的相对距离值；将相对距离值映射为第一概率值，将第一概率值集合作为样本图像的标注数据，对卷积神经网络进行训练，得到文本区域检测模型。这样，采用本申请训练后的卷积神经网络，对待检测图像进行检测时，更充分地保留了边界处细节信息，检测准确度更高，也无需再基于广度优先搜索执行多次搜索过程，检测速度更快。