La detección de rostros a pequeña escala es un problema muy difícil. Para lograr una mayor precisión en la detección, proponemos un método novedoso, denominado SE-IYOLOV3, para rostros a pequeña escala en este trabajo. En SE-IYOLOV3, mejoramos el YOLOV3 primero, en el que se obtiene la caja de anclaje con una proporción de intersección promedio más alta mediante la combinación de tecnología de nicho sobre la base del algoritmo k-means. Se agrega una escala de aumento para formar una estructura de red facial que es adecuada para detectar rostros a pequeña escala densos. El número de cajas de predicción es cinco veces mayor que la red YOLOV3. Para mejorar aún más el rendimiento de detección, adoptamos la estructura SENet para mejorar el campo receptivo global de la red. Los resultados experimentales en el conjunto de datos WIDERFACE muestran que la red IYOLOV3 incrustada en la estructura SENet puede mejorar significativamente la precisión de detección de rostros a pequeña escala densos.