本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的多尺度目标检测方法，包括步骤：1)数据获取；2)数据处理；3)模型构建；4)定义损失函数；5)模型训练；6)模型验证。本发明结合了深度卷积神经网络提取图像高层语义信息的能力，区域生成网络生成候选区域的能力，有内容感知能力的感兴趣区域池化层的修补和映射能力，以及多任务分类网络的精准分类能力，更准确高效地完成多尺度目标检测。