本发明涉及一种基于深度残差网络的对象级边缘检测方法，包括以下四部分：（1）搭建神经网络：包括以深度残差网络为基础网络结构，将其中的卷积残差结构替换为混合空洞卷积残差块，并增加多尺度特征增强模块，以及金字塔多尺度特征融合模块；（2）通过数据集增强和超参数设置对神经网络进行训练优化；（3）完成对神经网络的训练；（4）使用训练好的神经网络对通用图像进行检测，输出对象级的边缘检测图像。与传统边缘检测算子和现有神经网络边缘检测方法相比，本发明具有更好的边缘检效果，检测结果更接近真实值、噪声更少。