La detección de objetivos de barcos tiene necesidades urgentes y amplias perspectivas de aplicación en la transportación militar y marina. Con el fin de mejorar la precisión y eficiencia de la detección de objetivos de barcos, se propone un algoritmo mejorado de Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Neural Network) para la detección de objetivos de barcos. En el método propuesto, se utiliza el método de reducción de imagen para mejorar la información útil de la imagen del barco. La técnica de estrechamiento de escena se utiliza para construir la red de posicionamiento regional del objetivo y la red neuronal convolucional Faster R-CNN en una red jerárquica de estrechamiento, con el objetivo de reducir la escala de búsqueda de detección de objetivos y mejorar la velocidad computacional de Faster R-CNN. Además, se logra una cooperación profunda entre la red principal y la subred para optimizar los parámetros de red después de investigar Faster R-CNN con función de estrechamiento de sujeto y seleccionar características de textura y diferencias espaciales como subredes estrechas. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede acortar significativamente el tiempo de detección del algoritmo mientras mejora la precisión de detección del algoritmo Faster R-CNN.