本申请提供了一种神经网络模型的训练方法、电子设备及计算机程序产品，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取目标场景对应的初始图像集；根据初始神经网络模型对初始图像集中的初始图像进行目标预测，得到初始图像所对应的第一预测信息；根据第一预测得分以及目标场景对应的伪标注阈值，确定初始图像对应的伪标注信息；根据初始图像集以及初始图像集中的初始图像所对应的伪标注信息，对初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型。本申请根据不同伪标注阈值得到的伪标注信息更符合当前的应用场景，避免漏标和错标情况的产生，提高了目标神经网络模型在各个应用场景下进行目标检测的准确性。