本发明揭示了一种基于特征注意力和子上采样的实例分割方法，该方法包括：获取待分割的原始图像；通过特征全局网络在原始图像中进行特征图提取，并在特征图中确定兴趣区域，特征全局网络包括注意力模块；从特征图中对齐提取兴趣区域；对提取的兴趣区域进行分类，并利用子像素上采样对提取的兴趣区域生成分割掩码，以实现对原始图像的实例分割。本发明的优点包括通过在特征图提取时加入注意力模块，可以在最大池化和平均池化操作后，应用通道变换删除冗余信息和融合信息，提高图像特征向量的有效性，同时，联合子像素上采样的方式，在不损失速度的情况下提高了实例分割中分割和检测的准确性，且占用内存并不增加。