本发明涉及一种基于YoloV5的目标检测方法，属于人工智能领域；包括以下步骤：步骤1：构建数据Generator，在Genertor中配置有数据增强策略的配置；步骤2：对数据进行颜色进行增强，其中，包括色彩饱和度算子、色调算子、对比度算子和亮度算子；使用随机增强的策略，对以上四个算子进行随机1‑4个算子的增强；步骤3：对数据进行随机裁剪等。本发明的优点是：基于目标框的数据增强策略，图像增强主要包括对图像的颜色变换、缩放、平移、反转等操作，同时对图像引入一定的随机噪声。使用Anchor‑Free代替Anchor‑Box先验框。使用Anchor‑Free先验框，我们将Ground truth分配给对应的feature map，通过计算bound i ng box的中心点，选取接近的像素作为正样本；提升在多次度特征融合的过程中对小目标的识别效果。
