本发明公开了一种基于全卷积网络的红外图像多目标分割方法，特点是包括以下操作步骤：步骤S1，构建红外图像数据集；采集多种背景、多种目标、多种时间段的红外视频构建图像数据集作为模型的训练样本，利用多种传统图像处理手段对原始红外视频进行处理得到二值标注图像；步骤S2，获得并训练全卷积神经网络模型，采用分阶段损失函数的方式训练模型；步骤S3，移植模型，将网络模型移植到移动终端上进行实时分割。优点是实现了少量增加网络层数和通道数的情况下，充分利用其他网络层学习到的特征，更加有利于挖掘网络自身的算力；该神经网络可以学习到多层次的、更丰富的特征表示，表征能力更强，有助于实时图像分割实现良好效果。