本申请涉及一种用于目标检测的数据错误评分方法，所述方法包括：对多个图片内的目标进行标记处理，生成目标检测数据；并将所述目标检测数据划分为训练集、测试集；将所述测试集通过训练模型进行推理，生成推理结果；将所述推理结果与所述训练集的真值进行配对，获得真正例、假正例、假反例；分别计算所述真正例、假正例、假反例的错误得分，并根据所述错误得分对多个图片进行处理；其中，所述训练模型通过目标检测算法对训练集训练获得。其有益效果在于：本申请实现量化待清洗数据集的错误，并且综合考虑模型输出的不确定性，以及优化错误得分排序。