本发明提供了一种基于全局信息引导残差注意力的显著性目标检测方法，通过将图像输入到主干网络提取特征；设计全局信息互补模块获取丰富的全局信息并引导整体网络；通过多尺度并行卷积提取多尺度信息；通过特征融合模块融合全局信息和多尺度信息；通过残差注意力模块增强显著性目标特征，经过多级监督最终输出显著性结果。本发明不仅能够从ResNet‑50主干网络提取图像特征，并且提出的全局信息互补模块能够将主干网络中低层次细节信息与高层次丰富语义信息融合到一起，且设计的残差注意力模块能够将图像特征中更大的权重集中在前景显著性区域中，过滤掉无用的背景信息，与现有的显著性检测方法相比具有良好的性能。