本申请涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过预设的检测模型对待检图片进行检测，得到检测目标；其中，检测模型为深度卷积神经网络模型，检测模型包括至少两个识别子模型、和融合子模型，每个识别子模型用于识别得到一种类别的目标特征图；分别采用每个识别子模型，提取待检图片中对应类别的图像特征，得到目标特征图；采用融合子模型，将至少两种目标特征图进行特征融合，得到融合特征图通过融合特征图表征检测目标；其中，融合特征图中包括在待检图片中提取的所有图像特征。采用本方法能够对网络模型进行压缩，简化了网络模型，减少了冗余检测运算过程，降低了实时检测目标的内存占用，提高了目标检测效率。