本发明涉及一种深度学习大尺寸图片训练检测算法。在训练集合VOC中筛选出包含待识别对象的图片，并保存到训练集合VOC中的对应目录中；遍历所有图片对应的标签文件获取对应的分类识别框，识别框用冒泡方式获取待识别对象的最大尺度，同时用冒泡法找出待识别对象的最小尺度；以待识别对象在相应图片中的中心坐标为中心，根据最大尺度W1、H1从相应图片里面截取以W1、H1为最大长宽的图片；将截取的图片及对应的新的标签文件替换原图及原图对应的标签文件保存到训练集合VOC中的对应目录中；将得到的训练集合VOC输入到fpn深度学习网络进行训练。本发明算法可以训练多个尺度，并且可以对大尺寸进行检测，并降低内存消耗。