本发明涉及一种基于深度学习的交通标志检测与识别方法，方法包括获取交通标志数据集并对其进行预处理，获得交通标志图像，提取交通标志图像的特征；将交通标志数据集的特征输入至自适应空间注意力特征融合模型，利用自适应空间注意力特征融合模型提取多尺度特征，并将多尺度特征进行融合生成相应尺度的融合特征；将融合特征输入至层级分组归一化指数函数检测头，获得初步的预测结果，对初步的预测结果进行目标框筛选，得到最终的检测结果。本发明提出自适应空间注意力特征融合模型和层级分组归一化指数函数，总体上提高了对于小交通标志以及样本匮乏的交通标志类别的检测准确率。