1.一种获取训练数据的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收多张样本图片中每张样本图片的混合数据，所述混合数据的数据格式包括第一字段和第二字段，所述第一字段包括用于生成检测图片数据的第一图片参数，所述第一图片参数包括相应样本图片的网络存储信息、相应样本图片中包含的检测目标的位置信息和标签类别信息，所述检测目标的位置信息是指包含有所述检测目标的目标区域在相应样本图片中的位置信息，所述第二字段包括用于生成分类图片数据的第二图片参数，所述第二图片参数包括所述检测目标的属性信息，所述检测图片数据是指用于进行检测训练的图片数据，所述分类图片数据是指用于进行分类训练的图片数据；

根据所述混合数据的数据格式，对每张样本图片的混合数据进行拆分，得到每张样本图片对应的第一字段和第二字段；

根据每张样本图片的网络存储信息，下载相应样本图片；

存储下载的所述多张样本图片，获取所述多张样本图片中每张样本图片的本地存储地址；

根据每张样本图片中的检测目标的位置信息、标签类别信息和相应样本图片的本地存储地址，生成相应样本图片的检测图片数据；

根据每张样本图片中检测目标的位置信息，对相应样本图片进行裁剪，得到包含有所述检测目标的目标区域图片；

存储裁剪得到的多张目标区域图片，获取每张目标区域图片的本地存储地址；

根据每张样本图片中的检测目标的属性信息和包含有相应检测目标的目标区域图片的本地存储地址，生成相应样本图片的分类图片数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测目标的属性信息包括所述检测目标对应的属性数量、每种属性的属性编号和每种属性对应的属性值的值编号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述多张样本图片对应的多条混合标签数据，每条混合标签数据的数据格式均包括第三字段和第四字段，所述第三字段包括用于进行检测训练的检测标签数据，所述第四字段包括用于进行分类训练的分类标签数据；

根据每条混合标签数据的数据格式，对每条混合标签数据进行拆分，得到每条混合标签数据中的检测标签数据和分类标签数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测标签数据包括标签类别和所述标签类别对应的类别编号，所述分类标签数据包括所述标签类别对应的属性信息。

5.一种获取训练数据的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一接收模块，用于接收多张样本图片中每张样本图片的混合数据，所述混合数据的数据格式包括第一字段和第二字段，所述第一字段包括用于生成检测图片数据的第一图片参数，所述第一图片参数包括相应样本图片的网络存储信息、相应样本图片中包含的检测目标的位置信息、标签类别信息，所述检测目标的位置信息是指包含有所述检测目标的目标区域在相应样本图片中的位置信息，所述第二字段包括用于生成分类图片数据的第二图片参数，所述第二图片参数包括所述检测目标的属性信息，所述检测图片数据是指用于进行检测训练的图片数据，所述分类图片数据是指用于进行分类训练的图片数据；

第一拆分模块，用于根据所述混合数据的数据格式，对每张样本图片的混合数据进行拆分，得到每张样本图片对应的第一字段和第二字段；

生成模块，用于根据每张样本图片的网络存储信息，下载相应样本图片，存储下载的所述多张样本图片，获取所述多张样本图片中每张样本图片的本地存储地址，根据每张样本图片中的检测目标的位置信息、标签类别信息和相应样本图片的本地存储地址，生成相应样本图片的检测图片数据，根据每张样本图片中检测目标的位置信息，对相应样本图片进行裁剪，得到包含有所述检测目标的目标区域图片，存储裁剪得到的多张目标区域图片，获取每张目标区域图片的本地存储地址，根据每张样本图片中的检测目标的属性信息和包含有相应检测目标的目标区域图片的本地存储地址，生成相应样本图片的分类图片数据。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述检测目标的属性信息包括所述检测目标对应的属性数量、每种属性的属性编号和每种属性对应的属性值的值编号。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二接收模块，用于接收所述多张样本图片对应的多条混合标签数据，每条混合标签数据的数据格式均包括第三字段和第四字段，所述第三字段包括用于进行检测训练的检测标签数据，所述第四字段包括用于进行分类训练的分类标签数据；

第二拆分模块，用于根据每条混合标签数据的数据格式，对每条混合标签数据进行拆分，得到每条混合标签数据中的检测标签数据和分类标签数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述检测标签数据包括标签类别和所述标签类别对应的类别编号，所述分类标签数据包括所述标签类别对应的属性信息。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1‑4任一项方法的步骤。