本发明提出了一种基于Shape‑GIoU改进的聚类算法，弥补了原始GIoU中会退化为IoU的问题，通过引入一个比例系数λ/β，将两框宽高比的影响引入公式，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了两框非覆盖面积以及宽高比的影响，使YOLOv4算法的检测性能有了部分提升；首先构建数据集并对样本数据预处理；其次将提出的Shape‑GIoU方法引入到K‑means++聚类方法中，然后将所得anchor值对原版YOLOv4算法的cfg文件中的anchor进行替换；最后对比使用K‑means++聚类方法的YOLOv4算法模型，分析测试结果；本发明提出的基于Shape‑GIoU改进的聚类算法相比K‑means++聚类算法，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了非覆盖面积以及宽高比的影响，提升了YOLOv4算法模型的检测精度和召回率；另外本发明方法仍然能够在其他经典算法模型结合使用，并提升算法模型的检测性能。