本发明公开了一种基于随机区域插值的半监督图像分类方法，该方法从训练集中选取少量有真实标签的图像，剩下其它图像作为无真实标签图像；两类图像同时送入到随机区域插值模块；插值的过程会有所不同，带有真实标签图像可以直接通过插值生成新的增广图像，但是无真实标签图像无法正常插值，所以会先通过教师网络获得高置信度的标签信息作为无真实标签图像的临时标签，然后再进行插值操作；用新的增广图像对网络进行训练，直到网络模型训练到预先设定的次数。本发明方法是同时对两类图像进行随机区域插值，生成新的增广图像用于训练分类网络，提高了训练模型的泛化性能。