针对图像中的小目标特征信息少、占比低、易受环境影响等特点，提出一种基于多分支混合注意力的小目标检测算法SMAM-YOLO。首先，将通道注意力（CA）和空间注意力（SA）相结合，重新组合连接结构，提出一种混合注意力模块（MAM），增强模型对小目标特征在空间维度上的表达能力。其次，根据不同大小的感受野对目标影响的不同，基于混合注意力提出一种多分支混合注意力模块（SMAM）；根据输入特征图的尺度自适应调整感受野大小，同时使用混合注意力增强不同分支下对小目标特征信息的捕获能力。最后，使用SMAM改进YOLOv5中的核心残差模块，提出一种基于CSPNet（Cross Stage Partial Network）和SMAM的特征提取模块CSMAM，而且CSMAM的额外计算开销可以忽略不计。在TinyPerson数据集上的实验结果表明，与基线算法YOLOv5s相比，当交并比（IoU）阈值为0.5时，SMAM-YOLO算法的平均检测精度（mAP50）提升了4.15个百分点，且检测速度达到74 frame/s；此外，与现有的一些主流小目标检测模型相比，SMAM-YOLO算法在mAP50上平均提升了1.46~6.84个百分点，且能满足实时性检测的需求。
