本申请实施例涉及目标检测技术领域，公开了一种训练多目标检测模型的方法，训练集包括多个具有人脸的图像，各图像标注有真实标签，该真实标签包括至少一个项目的硬标签。然后将训练集分别输入至少一个单目标检测模型，得到各图像对应的各项目的软标签，将图像对应的各软标签作为真实标签进行标注，使得各图像标注的真实标签包括至少一个硬标签和至少一个软标签。最后，将训练集输入卷积神经网络进行训练，迭代调参，得到该多目标检测模型。通过上述训练方式，能够实现用一个多个目标检测模型即可检测多个项目的分类及定位，能够有效减少模型部署成本。另一方面，通过借用部分项目的软标签作为真实标签，能够减少标注成本。