一种基于集成学习的海上目标检测方法，包含以下步骤：(1)读入不同数据集来源的多光谱数据；(2)对图像进行尺寸裁剪、数据预处理，进行样本的制作，并确定训练样本和测试样本；(3)基于十字绣单元在步骤(2)得到的样本数据集的基础上设计基于深度学习网络的多任务学习框架；(4)针对海上目标特征设计基于单发多框卷积神经网络和基于多尺度特征残差网络框架的两种基检测器网络结构实现不同尺度目标的检测；(5)引入K均值聚类思想优化模型预测框的生成并使用自门控非单调函数作为激活函数；(6)基于提升法和加权投票法集成两种基检测器的检测结果，完成基于集成学习的海上目标检测。