本发明公开了一种细粒度图像分类方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：搭建细粒度图像分类网络，所述细粒度图像分类网络为注意力抑制与注意力增强的双分支网络，包括残差网络和注意力层；获取训练集，所述训练集由多张训练图像构成；利用训练集对细粒度图像分类网络进行训练，采用梯度推进的最大值与最小值交叉熵损失函数，得到细粒度图像分类模型；获取待分类图像；将待分类图像输入细粒度图像分类模型中，使待分类图像在残差网络中流动，而不经过注意力层，得到类别预测结果。本发明基于弱监督学习与注意力机制实现，能够使训练得到的细粒度图像分类模型实现较好的细粒度图像分类效果。