本发明公开了一种基于多尺度特征图的目标快速检测方法。包括以下步骤：首先，通过卷积神经网络自动提取多尺度特征图，避免了传统方法中复杂的特征设计及提取过程。其次，考虑到不同卷积层学习到的特征表达各不相同，提出一种有效的特征图融合方法，并通过轻量级的压缩型双线性函数来实现，以提升特征图融合效率，丰富上下文信息。在此基础上，将多尺度特征图与通道注意机制结合，突出有用信息，抑制冗余信息，进一步增强特征图的表征能力。最后，将增强后的多尺度特征图用于目标检测，通过多次迭代训练得到最优模型。相比现有技术，本发明所提方法在提升检测精度的同时尽量降低时间成本，实现了目标的快速检测，在移动机器人、自动驾驶及智能视频监控等方面具有广阔的应用前景。