一种基于深度学习的贝类目标尺寸快速测量方法，首先，设计了一种带有不少于四个标识特征点的平面容器，在采集的图像中检测到平面容器的标识特征点后，根据平面投影的单应性，建立其和实际物理标识特征点的映射关系，得到像素坐标转换为实际物理坐标的单应矩阵；其次，采用目标检测的方法得到单个测量目标的矩形框，并根据得到的单应矩阵，可将矩形框的像素坐标转换为实际测量坐标，从而得到单个测量目标的实际尺寸,本发明采用深度学习的方法对角点和测量目标进行检测定位，具有很好的鲁棒性，同时本方法可以移植到手机、平板等移动设备上，通过随意拍摄，就可对目标尺寸、数量进行客观地测量和统计，有效地克服人工测量统计速度慢效率低的不足。