针对无人机(UAV)航拍图像中目标占比较小、拍摄角度和高度多变等问题,提出了一种基于多尺度特征融合的自适应无人机目标检测算法。利用深度可分离卷积结合残差学习的优点,建立了轻量化特征提取网络。构建多尺度自适应候选区域生成网络,将空间尺寸一致的特征图按照通道维度进行加权融合操作,增强了特征对目标的表达能力,并利用语义特征指导网络在多尺度特征图上自适应生成与真实目标更加匹配的目标候选框。仿真实验表明,该算法有效提升了无人机航拍目标检测精度,具有较好的鲁棒性。