基于密集网络的多任务卷积神经网络的顾客行为分析方法，首先对数据进行清洗，分为训练测试集并对dataloader进行相应编写；然后构建Dense_Block模块和Transition_layer模块，基于这两种模块构建密集网络的多任务卷积神经网络；对训练图片进行数据增强、标准化，先用大的学习率预训练模型，再用小的学习率和权重衰减微调模型。最终实现用密集网络多任务卷积神经网络对顾客的行为进行有效、迅速的识别。本发明使用单个神经网络完成对商场店铺中的顾客行为分析，提升店铺自身能力；本发明使用密集网络的卷积神经网络，对顾客的多个属性进行同时分析，提升使用效率。