本发明公开了一种基于视觉特征识别口腔鳞状细胞癌的深度学习方法，包括：1)建立开发集和测试集；2)构建数据训练样本；3)训练目标检测网络模型；4)通过该目标检测模型对开发集的口腔照片进行批量初始定位，使用定位后的图片区域构建分类网络数据样本；5)扩充分类网络数据样本；6)DenseNet作为分类网络的主干网络，并改进DenseNet，使模型更加集中于困难的错误分类的样本；7)将分类网络在扩充样本上进行训练，得到口腔鳞状细胞癌分类网络；8)检验分类网络；9)应用分类网络分类口腔照片。本方法从口腔照片中检出口腔鳞状细胞癌的灵敏度高，特异性好，适用于各种口腔鳞状细胞癌的检测以及筛查。