本发明提出了一种田间小目标作物的检测模型及构建方法，包括：在实际农田场景中采集数据，处理并标注为YOLO格式的数据集；构建一种可高效检测田间小目标作物的轻量级模型T‑YOLO，在模型的骨干和颈部引入C2fG2轻量级模块和DBS高效特征提取模块，在轻量化的同时提取图像的多尺度信息，将浅层的图形特征和深层的语义特征相结合获取更完整的特征信息；移除模型头部对小目标作物不敏感的检测头，实现轻量化，在保留的检测头后构建动态检测头，增强模型的表征能力；根据实验条件选择合适的超参数训练模型。该方法检测精度高，模型复杂度低，易于部署，在检测小目标作物方面有明显的优势，为采摘自动化设备提供了理论和技术基础。