本发明公开了一种针对任意视角汽车图片的细粒度车型识别方法，用于解决现有车型识别方法车型识别准确率低的技术问题。技术方案是首先根据Stanford Cars数据集训练第一个分支网络，再对原始图片中的汽车区域进行定位，得到裁剪后的图片，使用裁剪后的图片训练第二个分支网络，利用Selective Search方法处理裁剪后的图片，得到多幅子图，使用第二个分支网络对这些子图进行筛选，将保留下来的图片送入第三个分支网络进行训练，然后确定每个分支网络的输出权重，将原始图片送入三个分支网络中，对网络的输出加权求和，最大输出值对应的类别即为车型类别。由于采用深度卷积神经网络提取特征，提高了车型识别的准确率。