本发明提供了一种陀螺仪标定方法，属于惯性传感器领域，包括如下步骤：将陀螺仪设置于三轴转台上，随机旋转三轴转台，获取三轴转台旋转静止后的第一姿态角及三轴转台在转动过程中的陀螺仪的角速度；对陀螺仪的角速度进行积分，获得陀螺仪的第二姿态角；根据第一姿态角和第二姿态角的差异，设计代价函数；通过代价函数构建深度学习标定模型；获取陀螺仪的原始测量图像序列，并将其输入深度学习标定模型，通过深度学习标定模型对陀螺仪进行标定。本发明所构建的陀螺仪深度学习标定模型的参数量与经典的线性误差标定模型的参数量不在一个规模量级，且远小于现有深度学习标定模型的数千参数量规模，因此能够直接部署于计算资源有限的嵌入式平台。