本发明提出的一种基于Sv2‑v3模型的目标检测方法、设备及存储介质,其方法包括:获取包含有检测目标的视频图像数据集;利用第一模型对检测目标的视频图像数据集进行特征提取,获取多层特征图信息集;并将多层特征图信息集中的每个多层特征图信息进行多次特征图信息的提取,每次提取的特征图尺寸不同;将提取后的特征图信息进行融合,获得检测目标的多尺度总体融合特征图集;根据检测目标的多尺度总体融合特征图确定检测目标的边界框数据集,并对边界框数据集进行分类和定位回归,处理后输出检测目标的具体位置,完成目标检测。通过多尺度的融合和引入聚焦损失函数,以及将Shuffle Net v2设为特征提取主干网络,从而提高了Sv2‑v3模型的检测精度和检测速度。