本发明涉及一种基于协同视觉注意力神经网络的学习方法，属于图像相关性提取技术领域。采用多幅图像输入，提取其中相关性，并根据相关性引导对图像中需要关注的视觉信息进行加强，以提高后续处理效果，针对一组具有相关性的视觉数据进行视觉注意力提取，可应用于图像协同分割、图像匹配等各种需要同时输入多幅相关图像的视觉信息加强问题。所述方法充分利用不同角度上所获得的物体与背景图像之间的相关性以及同一图像上物体与背景之间所应具有的差异性等有效的先验信息，实现了完全自动且高效、高可靠的物体抠取实现了准确、快速、高精度分割。