本发明公开一种基于残差注意力的YOLOv3目标检测方法，包括：构建YOLOv3目标检测网络；在YOLOv3目标检测网络的颈部引入残差注意力模块，并将其应用于从主干网络获取的三层特征；所述的残差注意力模块包含通道注意力模块、空间注意力模块和残差连接，对输入特征图的处理步骤如下：a、残差注意力模块的输入特征图首经过通道注意力模块计算通道注意力特征图；b、将得到的通道注意力特征图输入空间注意力模块计算空间注意力特征图；c、将得到的空间注意力特征图与残差注意力模块的输入特征图进行融合，得到最终输出特征图。本发明解决了目前传统目标检测算法中卷积神经网络对于目标难以提取有效特征信息，进而导致在实际应用中存在漏检率高，精度低等问题。