1.一种用于生成信息的方法，所述方法包括：

获取目标图像序列中待检测图像以及位于所述待检测图像之后的后帧图像，其中，所述待检测图像与所述后帧图像在所述目标图像序列中不相邻；

获取与所述待检测图像关联的第一位置信息集合，包括：通过目标检测算法获取与所述待检测图像关联的第一位置信息集合，第一位置信息用于指示所述待检测图像中第一目标区域的位置；

基于所获取的第一位置信息集合与预先训练的目标跟踪模型，获取与所述后帧图像关联的第二位置信息集合，包括：将所获取的第一位置信息集合输入到预先训练的目标跟踪模型中，得到与所述后帧图像关联的第二位置信息集合，第二位置信息用于指示所述后帧图像中与第一目标区域关联的第二目标区域的位置，所述第一目标区域为所述第二目标区域中展现的目标相同的概率超过预设阈值；

基于预先训练的目标检测模型，获取与所述后帧图像关联的第三位置信息集合，第三位置信息用于指示所述后帧图像中第三目标区域的位置；

根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合生成目标信息，包括：根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合，确定与第二目标区域的重叠度低于预设阈值的第三目标区域；根据确定出的第三目标区域的位置信息，生成与所述后帧图像关联的第一标注信息；

利用机器学习方法，将所述后帧图像作为输入，所述第一标注信息作为输出，更新所述目标跟踪模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合生成目标信息，包括：根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合，确定与第三目标区域的重叠度低于预设阈值的第二目标区域；

根据确定出的第二目标区域的位置信息，生成与所述后帧图像关联的第二标注信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

利用机器学习方法，将所述后帧图像作为输入，所述第二标注信息作为输出，更新所述目标检测模型。

4.一种用于生成信息的装置，所述装置包括：

第一获取单元，被配置成获取目标图像序列中待检测图像以及位于所述待检测图像之后的后帧图像，其中，所述待检测图像与所述后帧图像在所述目标图像序列中不相邻；

第二获取单元，被配置成获取与所述待检测图像关联的第一位置信息集合，进一步被配置成：通过目标检测算法获取与所述待检测图像关联的第一位置信息集合，第一位置信息用于指示所述待检测图像中第一目标区域的位置；

第三获取单元，被配置成基于所获取的第一位置信息集合与预先训练的目标跟踪模型，获取与所述后帧图像关联的第二位置信息集合，进一步被配置成：将所获取的第一位置信息集合输入到预先训练的目标跟踪模型中，得到与所述后帧图像关联的第二位置信息集合，第二位置信息用于指示所述后帧图像中与第一目标区域关联的第二目标区域的位置，所述第一目标区域为所述第二目标区域中展现的目标相同的概率超过预设阈值；

第四获取单元，被配置成基于预先训练的目标检测模型，获取与所述后帧图像关联的第三位置信息集合，第三位置信息用于指示所述后帧图像中第三目标区域的位置；

生成单元，被配置成根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合生成目标信息，进一步被配置成：根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合，确定与第二目标区域的重叠度低于预设阈值的第三目标区域；根据确定出的第三目标区域的位置信息，生成与所述后帧图像关联的第一标注信息；

第一训练单元，被配置成利用机器学习方法，将所述后帧图像作为输入，所述第一标注信息作为输出，更新所述目标跟踪模型。

5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述生成单元，包括：

第二确定子单元，被配置成根据所述第二位置信息集合与所述第三位置信息集合，确定与第三目标区域的重叠度低于预设阈值的第二目标区域；

第二生成子单元，被配置成根据确定出的第二目标区域的位置信息，生成与所述后帧图像关联的第二标注信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二训练单元，被配置成利用机器学习方法，将所述后帧图像作为输入，所述第二标注信息作为输出，更新所述目标检测模型。

7.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑3中任一所述的方法。

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑3中任一所述的方法。