本申请公开了一种基于深度学习的遥感影像极值检查方法、设备及介质，涉及遥感影像处理技术领域，该方法包括将遥感影像数据输入至训练好的检查卷积核模型，采用GPU加速计算方法，得到遥感影像数据中各极值点的位置和数量；其中，检查卷积核模型的训练过程为：获取样本遥感影像数据；对样本遥感影像数据进行目标标记，得到标记后的样本遥感影像数据；目标包括样本遥感影像数据中各极值点的位置和数量；根据各标记后的样本遥感影像数据，构建遥感影像数据集；基于遥感影像数据集，对检查卷积核模型进行训练，得到训练后的检查卷积核模型。本申请通过设计检查卷积核模型，驱动GPU进行栅格计算，大幅提高了遥感影像处理的效率和准确性。