本发明公开了一种基于关键点的实例分割方法，其包括至少以人工标注的掩膜图作为实例分割算法的训练输入，获得物体掩膜；利用所述物体掩膜及人工标注的掩膜图，通过掩膜损失函数进行计算得到掩膜损失值；采用关键点算法对作为真值图的人工标注的掩膜图进行关键点的计算，获得真值关键点图；利用实例分割算法获取预测掩膜图，基于设定的关键点损失函数，利用预测掩膜图和真值关键点图，计算出关键点损失值；基于所述掩膜损失值及关键点损失值而优化实例分割算法中的网络参数。本发明的实例分割方法在Mask‑RCNN的基础框架上，加入了关键点算法，可对细节部分的分割起到更好的效果，提高复杂场景下物体轮廓的分割精度。