一种改进的图像融合目标检测方法，把YOLOv5目标检测网络作为基础网络进行改进，在YOLOv5目标检测网络中加入了特征融合模块和解耦头预测模块，为网络增加了特征融合能力；采用改进后的YOLOv5目标检测网络对不同类型图像进行融合和检测。本目标检测方法与传统的卷积网络相比，特征提取网络与卷积层、融合层和密集块相结合。本方法在特征提取过程中从源图像中获取更多有用的特征，并采用了两个融合策略来融合特征。最后通过特征重建融合图像。检测头耦合会影响模型性能。本发明采用轻量解耦头替换YOLO的检测头显著改善了模型收敛速度。本发明适用于多种类型图像输入的检测，并具有更高效精准的目标检测性能。