本发明提出的基于平衡分组Softmax的长尾目标检测方法与系统，该方法在网络结构上，改变网络的最后一个全连接层，对拥有不同训练样本数量的类别进行分组，将背景类别单独分为一组，在每组中都加入其它类别；在训练过程中，按照组内普通类别训练样本数量采样一定数量的其它类别样本进行训练，并在每个组内分别用Softmax函数激活并计算交叉熵损失；在测试过程中，在每个组内分别用Softmax函数激活，去掉组内其它类别，仅保留正常类别得分，用背景组的“其它”类别得分为所有正常类别加权，组成最终得分，用于后处理。该发明提升了在大规模长尾目标数据集上的目标检测以及实例分割性能。