本发明公开了基于边缘引导网络的伪装物体检测方法，属于图像处理技术领域。大多数现有的深度学习方法往往无法准确地识别出伪装物体的完整且精细的结构。本发明创造性地提出了一种基于边缘引导网络的方法，其中边缘引导网络包括骨干模块、边缘感知模块、边缘引导特征模块、上下文聚合模块，增强了物体相关边缘语义信息的表征学习能力，输出完整且精细的伪装物体的掩模图与轮廓图。本发明在3个数据集上进行实验，4个评价指标均表明本发明超越当前所有最先进的伪装物体检测方法。