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在交通运输网络和智能驾驶系统中,交通信号灯的检测和识别是必不可少的。利用CenterNet网络模型检测交通信号灯,存在收敛速度慢、网络训练时间长的问题。针对这个问题,提出了在TTFNet (Training-Time-Friendly Network)模型上减少网络的通道数并添加层级连接结构来检测交通信号灯。最后在巴黎LaRa公开的TLR交通信号灯数据集上进行实验验证。实验结果表明,对于交通信号灯的检测,所提出的方法可以在保持先进性能和精确度的同时,减少网络训练的消耗,提高检测的实时性。