本发明公开了一种基于深度学习的目标检测的方法、系统、设备和存储介质，方法包括以下步骤：读取待检测图像，对图像进行分割；依次提取分割后的各个图像第一卷积层和第二卷积层的特征，并将第一卷积层和第二卷积层的特征进行融合以得到特征图；将先验框分布到各层特征图上，并基于检测卷积对不含目标的先验框进行滤除，对剩余先验框进行卷积计算以确定目标的位置和类别；以及将确定的位置变换回图像的位置，并在图像中标示目标的类别。本发明提出的基于深度学习的目标检测的方法、系统、设备及介质通过检测卷积，在目标较为稀疏的情况下，可以大大提升检测速度。