本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的皮肤癌图片识别方法，包括步骤：1)图像的预处理，包括图像翻转、旋转和仿射变换；2)图像不均衡采样，对图像进行欠采样；3)建立卷积神经网络框架，包括卷积层、池化层和全连接层；4)建立注意力机制，包括通道注意力模块和空间注意力模块；5)设计注意力卷积神经网络，实现皮肤癌图片的识别。本发明增加注意力模块后的网络能够更准确的定位在局部区域，挖掘图片具有区别性的特征。6)迁移学习，使用预训练网络的参数对本卷积神经网络参数进行初始化。通过本发明方法可以有效提高对皮肤癌图片识别的准确率，在一定程度上，推动了人工智能在医疗行业的发展。