本发明涉及基于Precise ROI-Faster R-CNN的雷达目标图像检测方法，属于雷达信号处理技术领域。首先，雷达将回波数据信息转换为图像，构建训练数据集；然后，建立Precise ROI-Faster R-CNN目标检测模型，包括共享卷积神经网络、区域建议网络、分类和回归网络，并采用ELU激活函数、Precise ROI Pooling方法和软化非极大值抑制（Soft-NMS）方法；输入训练数据集对模型进行迭代优化训练，得到模型的最优参数；最后，将实时雷达目标回波生成的图像，输入训练后的最优目标检测模型进行测试，完成目标的检测与分类一体化处理。本发明能智能学习和提取雷达回波图像特征，适用于复杂环境需下不同类型目标的检测和分类，降低处理时间和硬件成本。