本发明公开了一种基于长宽比聚类的神经网络目标检测模型候选框生成方法，先对模型训练集中目标边界框的大小按图像占比进行归一化处理，统计所有边界框的大小获得归一化的边界框大小的集合，然后统计每一个框的长宽比，获得边界框长宽比的集合；分别对边界框的大小集合和长宽比集合采用聚类算法分成3个类别，每个大小类别分别和3个长宽比类别生成对应的3个候选框，然后根据神经网络模型的输入尺寸S×S生成总共9个目标候选框；本发明基于大小和长宽比聚类的模型候选框生成方法，相比于当前主流的手工设计和边界框长宽聚类的候选框生成方法，生成的候选框更为准确，使神经网络目标检测模型具有更高的检测精度，提升了算法在各领域的实用价值。