一种基于周围区域感知与关联的弱监督物体检测方法，涉及物体检测技术领域，针对现有技术中弱监督物体检测容易收敛于局部最优解，直观表现为只能检测到物体最有判别力的区域，而不是全部物体区域，导致物体定位失败，进而导致检测精度低的问题，本申请解决了弱监督物体检测方法中检测精度低和收敛于局部最优解的问题，突破了弱监督不存在提高定位精度的模块的局限，降低了物体检测技术对昂贵的人工标注的需求。本发明属于在实际应用场景中，物体检测的基础性技术研究工作，在一定程度上推动了人工智能深度学习的物体检测技术的落地，弥补了弱监督与全监督物体检测的差距。