本发明公开了一种基于数据流模式的深度卷积神经网络推理加速方法。为了克服有技术采用帧模式的方式进行推理，推理延时大，片上储存要求更高的问题；本发明包括以下步骤：S1：以流模式获取图像数据；S2：纵向对流模式数据进行前向计算；S3：横向对流模式数据进行前向计算。采用本申请的方案对数据进行纵向解耦，对层间依赖进行横向解耦，推理的时延基本等于网络推理的时延，没有图像帧间时延，高实时性，低延时，且通用性好，片上存储要求低。