针对无人机航拍图像目标检测中视野变化大、时空信息复杂等问题，文中基于YOLOv5(You　Only　Look　Once　Version5)架构，提出基于图像低维特征融合的航拍小目标检测模型.引入CA(Coordinate　Attention),改进MobileNetV3的反转残差块，增加图像空间维度信息的同时降低模型参数量.改进YOLOv5特征金字塔网络结构，融合浅层网络中的特征图，增加模型对图像低维有效信息的表达能力，进而提升小目标检测精度.同时为了降低航拍图像中复杂背景带来的干扰，引入无参平均注意力模块，同时关注图像的空间注意力与通道注意力；引入VariFocal　Loss,降低负样本在训练过程中的权重占比.在VisDrone数据集上的实验验证文中模型的有效性，该模型在有效提升检测精度的同时明显降低复杂度.