本发明公开了一种提高目标检测模型鲁棒性的对抗训练方法及目标检测方法，具体应用于Single‑Shot object Detector(SSD)骨架上。本发明通过一种可以感知对抗强度的方式来提高网络鲁棒性。首先将待检测的图像I预处理成300×300×3的大小，然后将I输入到辨别器Net1中以判断I的对抗样本的攻击强度，攻击强度为零则是干净样本，并以此为依据输出1×3权重向量W(I)。W(I)被用于引导检测器Net2感知对抗样本强度，按W(I)分配动态卷积的权重，进行特征提取与目标检测。本发明能有效的提高目标检测模型的对抗防御能力，并且针对不同强度的对抗攻击依然能保持强鲁棒性。