本申请适用于卷积神经网络技术领域，提供了一种目标检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取第一图像；通过训练后的卷积神经网络模型对第一图像进行目标检测，获得检测结果，其中，卷积神经网络模型为改进的Yolov5模型，改进的Yolov5模型包括多个基本卷积模块，多个基本卷积模块中的至少一个基本卷积模块为第一类型的基本卷积模块，第一类型的基本卷积模块包括：第一卷积层、与第一卷积层连接的分组卷积模块和通道注意力机制模块、分别与分组卷积模块和通道注意力机制模块连接的concat模块；通过本申请可以提供一种轻量化、且精度较高的Yolov5模型用于进行图像的目标检测。