本发明公开了一种基于改进CenterNet的图像小目标检测方法，包括获取原始图像，对原始图像进行mosaic数据增强，增加原始图像中小目标的样本量；使用注意力机制增强后的骨干网络提取图像的特征；对骨干网络提取的图像的特征进行多感受野融合，使用可变形卷积上采样；对进行多感受野融合，使用可变形卷积上采样处理后的特征图进行预测，得到热力图，目标的宽、高和中心点坐标；从热力图提取出检测框，得到检测结果。本发明通过对训练数据的增强，增加小目标的样本量；通道注意力增强和空间注意力增强能够有效地区分小目标和背景信息；以及多重感受野融合和高分辨率特征图的结合，能够有效提升小目标检测精度。