针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题，提出融合BiFPN(bidirectional　weighted　feature　pyramid　network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小目标的平均精度和查全率，模型中添加了一个小目标检测层以保留更多的浅层语义信息；为避免添加了小目标检测层后特征融合过程中的信息丢失，进而导致特征相对复杂的目标误检率、漏检率升高，融合简化版的BiFPN,在特征融合结构中加入跨尺度连接线以保留更多深层的语义信息，二者结合进一步提高了模型的鲁棒性。为了深入验证该模型的有效性，采取COCO公共数据集评判指标，将原木目标分为大、中、小3种目标并分别进行测试分析。试验结果表明：改进的模型对大目标的查全率和平均精度分别为99.70%和98.79%,调和均值为0.991;中目标的查全率和平均精度分别为98.02%和97.90%,调和均值为0.975,大目标和中目标相比于原模型性能几乎不变；小目标的查全率和平均精度为97.25%和96.86%,相比于原模型分别提高了20.96%和21.13%,调和均值0.973,相比于原模型提高了0.114。改进的模型检测速度为平均每张图片11.89　ms,模型参数量为14.4　MB,仅比原模型高了0.7　MB。因此，改进后的模型具有检测精度高、鲁棒性强、轻量化等特点，为实际环境复杂多变、数量庞大的密集原木端面检测提供了一种可行的方法。