1.一种人体关键点检测模型的训练方法，其特征在于，所述人体关键点检测模型包括特征提取模块、及分别与所述特征提取模块连接的人体检测器及关键点检测器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体检测器包括连接的下采样网络和特征融合网络，所述下采样网络包括依次连接的i层下采样卷积层，所述特征融合网络包括依次连接的i-1层特征融合单元，每层特征融合单元包括依次连接的调整卷积层、上采样层及拼接层，且在第i-1层特征融合单元内，调整卷积层与第i层下采样卷积层连接，拼接层与第i-1层下采样卷积层连接，i和i为正整数，2≤i≤i；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键点检测器包括依次连接的特征尺度调整层、多层关键点特征卷积层及后处理层，所述将所有局部特征图分别输入所述关键点检测器进行关键点检测，获取输出的所有局部特征图的关键点预测信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，输出的第二中间特征图为多通道的特征图，每一通道的第二中间特征图对应一类关键点，第二中间特征图内的特征值，为对应类别关键点在特征图的每个位置的概率值，所述关键点预测信息包括关键点预测置信度和关键点预测坐标，所述将所述第二中间特征图输入所述后处理层进行关键点提取，并获取输出的关键点预测信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体检测损失值包括置信度损失值和人体框位置损失值，所述置信度损失值的计算公式为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述关键点检测损失值的计算公式为：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体检测损失值和所述关键点检测损失值计算总损失值的计算方式为：
8.一种人体关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
10.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。