本发明公开了一种基于并行卷积神经网络的图像显著性检测方法：包括以下步骤：(1)设计并行卷积神经网络结构；(2)设计两种网络输入图，并针对输入定义基于超像素的标签；(3)数据集平衡化处理与输入预处理；(4)模型训练：所述模型包括数据预处理模块和并行卷积神经网络结构；(5)对目标图像使用已训练好的模型计算显著图。本发明能有效检测显著主体的内在语义以及与背景的差异，从全局和局部角去检测显著性，实现自动对图像进行显著性检测。