本发明提供一种基于深度学习的目标检测方法、设备及介质，该方法包括：获取待检测图像；通过第一检测网络对待检测图像进行处理，得到目标第一检测框；提取待检测图像的特征图；对待检测图像的特征图进行裁剪，得到包含目标第一检测框的目标裁剪图像；将目标裁剪图像输入第二检测网络，得到目标裁剪图像中各像素点的中心度、以及各目标像素点与所属的目标第二检测框的各边界之间的偏移量，其中，中心度为对应像素点是第二检测框的中心点的概率，目标像素点为中心度大于预设中心度阈值的像素点；根据各目标像素点与所属的目标第二检测框的各边界之间的偏移量，确定各目标第二检测框。本发明能够解决难以将图像中相邻物体准确区分的问题。