本发明一种高分辨率可见光遥感图像中的舰船检测深度学习方法，步骤如下：一、读入图像数据并进行预处理；二、对图像整体提取特征；三、在卷积层提取出图像抽象特征后，筛选出目标候选区域；四、在对应全图的特征图上切分出各目标候选区域的特征块，并用感兴趣区域池化层对特征块进行尺寸归一化；五、将特征送入全连接层得到空间变换参数，然后将空间变换参数与特征送入空间变换层，得到形变校正后的特征；六、根据校正后的特征对目标候选区域进行再次分类和位置修正。本发明增强了检测方法对目标旋转等形变的鲁棒性，提升高分辨率可见光遥感图像中的舰船目标检测效果，可应用在高分辨率可见光遥感图像船只目标检测中，具有广阔应用前景和价值。