本发明实施例提供一种图像前景物体分割方法及装置，该方法包括：基于残差学习方法，构建错误纠正的图像前景物体分割卷积神经网络；获取损失函数，所述损失函数包括监督前景物体分割错误图的损失函数、提升的交叉熵损失函数和区域成对关系的结构相似性损失函数；基于所述损失函数，对所述错误纠正的图像前景物体分割卷积神经网络进行训练，得到已训练的图像前景物体分割卷积神经网络模型；将待分割图像输入所述已训练的图像前景物体分割卷积神经网络模型，得到图像前景物体分割结果。本发明实施例提供的方法及装置，从预测错误的角度出发，能够提升前景物体分割的精确度。