1.一种生成单目标检测神经网络的方法，所述方法包括：

基于预先训练的单目标检测神经网络的当前分类函数与目标分类函数之间的特征转换关系，计算所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的调整后的参数；所述当前分类函数为Softmax，所述目标分类函数为Sigmoid；所述基于当前分类函数与目标分类函数之间的特征转换关系，计算所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的调整后的参数，包括：基于Softmax输入的双通道特征图、Softmax与Sigmoid之间的特征转换关系，确定Sigmoid输入的双通道特征图；基于Softmax输入的双通道特征图以及Sigmoid输入的双通道特征图确定得到所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的调整后的参数；

基于所述调整后的参数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的参数进行重新赋值；基于所述目标分类函数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的分类层进行改进，得到优化的单目标检测神经网络；所述优化的单目标检测神经网络用于识别待检测图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述调整后的参数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的参数进行重新赋值，包括：采用所述调整后的参数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的参数进行重新赋值。

3.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述目标分类函数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的分类层进行改进，包括：将所述预先训练的单目标检测神经网络的分类层的当前分类函数替换为所述目标分类函数。

4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

去除Sigmoid输入的双通道特征图中的任意一个通道特征图。

5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

采用所述优化的单目标检测神经网络识别待检测图像，得到对所述待检测图像中单目标的分类结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述单目标检测神经网络为人脸检测神经网络。

7.一种单目标检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入优化的单目标检测神经网络，得到由所述优化的单目标检测神经网络输出的对所述待检测图像中单目标的分类结果；

其中，所述优化的单目标检测神经网络基于如权利要求1-6任意一项所述的生成单目标检测神经网络的方法得到。

8.一种生成单目标检测神经网络的装置，所述装置包括：

计算单元，被配置成基于预先训练的单目标检测神经网络的当前分类函数与目标分类函数之间的特征转换关系，计算所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的调整后的参数；所述当前分类函数为Softmax，所述目标分类函数为Sigmoid；所述计算单元包括：得到模块，被配置成基于Softmax输入的双通道特征图、Softmax与Sigmoid之间的特征转换关系，确定Sigmoid输入的双通道特征图；计算模块，被配置成基于Softmax输入的双通道特征图以及Sigmoid输入的双通道特征图，确定得到所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的调整后的参数；

赋值单元，被配置成基于所述调整后的参数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的参数进行重新赋值；

优化单元，被配置成基于所述目标分类函数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的分类层进行改进，得到优化的单目标检测神经网络；所述优化的单目标检测神经网络用于识别待检测图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述赋值单元还被配置成采用所述调整后的参数，对所述预先训练的单目标检测神经网络的最后一层卷积层的参数进行重新赋值。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述优化单元包括：

替换模块，被配置成将所述单目标检测神经网络的分类层的当前分类函数替换为所述目标分类函数。

11.根据权利要求8所述的装置，还包括：

去除单元，被配置成去除Sigmoid输入的双通道特征图中的任意一个通道特征图。

12.根据权利要求8所述的装置，还包括：

识别单元，被配置成采用所述优化的单目标检测神经网络识别待检测图像，得到对所述待检测图像中单目标的分类结果。

13.根据权利要求8所述的装置，其中，所述单目标检测神经网络为人脸检测神经网络。

14.一种单目标检测装置，所述装置包括：

获取单元，被配置成获取待检测图像；

分类单元，被配置成将所述待检测图像输入优化的单目标检测神经网络，得到由所述优化的单目标检测神经网络输出的对所述待检测图像中单目标的分类结果；其中，所述优化的单目标检测神经网络采用权利要求8-13任一项所述的优化的单目标检测神经网络。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。