本发明属于机器学习、视频目标分割、显著性目标检测领域，提供了一种基于动态滤波器的视频显著性目标检测方法。本方法的特征提取网络使用轻量化MobileV3，在保持较高精度的同时，降低模型的内存大小，提升检测速度，对检测网络部署在AI边缘设备的可行性大大提升。设计了一个基于动态滤波器的模块，使得模型的卷积核参数并不是训练好就固定的，而是会根据输入进行动态的调整，使得模型的泛化性得到了提升。同时利用视频这种数据本身的特性，进行时间一致性的约束，使得对于视频的分割结果具有稳定性。