提出一种基于深度学习的弱小目标检测方法,该方法基于语义分割任务,利用全卷积递归网络学习复杂背景下弱小目标的特征,并在网络中使用了残差学习和递归操作,具有加速网络优化、模型参数少、深度递归监督和特征重用等特点。将此方法应用在两个真实的图像序列和红外图像测试集上,与三种最新的弱小目标检测方法进行对比,结果显示,在目标增强和背景抑制方面,此方法取得了最好的可视化效果,并在目标检测率、信噪比增益、信杂比增益和背景抑制因子等评价指标上取得了优秀的测试结果。因此,对于不同场景下的红外图像弱小目标检测问题,此