本发明公开了一种基于多尺度特征融合和上下文增强的无人机影像检测方法，针对影像中的小尺寸目标，在网络输出端新增一个极小目标检测头；在骨干网路中用可变形卷积替换部分卷积，提高特征提取能力；引入坐标注意力机制CA，充分利用通道信息和位置信息，有效提升网络模型的识别性能；在颈部网路中改进多尺度跳跃连接，使不同层次的特征融合的同时消除冗余的信息；构建上下文增强模块CAM；接下来在后处理操作中使用Soft NMS。本发明有效地提高了YOLOv5特征提取能力以及多尺度特征融合能力，并且缓解了深层特征图目标周围上下文信息利用不充分的问题，针对无人机影像检测中小目标漏检以及检测精度低的问题，本发明能有效提高检测效率和精度。