本发明公开了一种基于旋转的CenterNet2目标检测方法，设计基于CenterNet2的旋转角度检测分支；CenterNet2网络是两阶段的无锚框目标检测算法，通过第一阶段检测得到热力特征图heatmap和边框回归特征图，通过热力图获取目标的中心点大致位置，通过热力图上目标中心点的索引从边框特征图中获取该目标的边框大小，进而获取目标中心点坐标和其边界框的宽高。本发明构建基于CenterNet2的旋转角度检测分支，在CenterNet2的一阶段检测模块中新增一个角度回归分支，用于回归每个目标的旋转角度。利用其多尺度融合的特征金字塔结构，对特征金字塔模块的多个尺度的输出特征图，均增加一个角度回归分支，并且和对应尺度下的热力图像对齐，形成基于多尺度的旋转角度回归分支，进一步提升了角度回归的精度。