针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况，提出了一种基于RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法，解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题，并通过SE（squeeze-excitations）模块引入注意力机制进一步改进性能。该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大问题，Focal Loss可有效应对数据均衡性问题，SE模块引入通道注意力机制对特征图进行加强，可进一步利用提取的通道间相关性增强有效特征并抑制无效特征。通过仿真实验，验证了算法能够在增加少量计算条件下提高目标检测准确率，进一步增强模型的表征能力，有效提高目标检测效率，可为相关工程应用提供参考。
