本发明公开了一种改进YOLOv4‑tiny网络的目标检测算法，属于计算机视觉目标检测技术领域，包括以下步骤：骨干结构中卷积模块的激活函数修改为RReLU激活函数；特征融合部分有效特征层传递特征信息阶段改进为双分支结构，残差分支引入膨胀卷积提取浅层特征，与另一分支提取的特征进行特征融合，融合后特征信息与空残差边保留的原特征信息进行特征整合；在特征融合部分中改进的双分支结构的输入阶段和下层有效特征层上采样阶段添加CA注意力机制；改进YOLO Head部分为双分支结构分别分配边界框位置预测及生成和特征分类的任务，并引入全局平均池化协助特征分类任务。本发明能够提高检测精度，大大加强对小目标的检测效果。