本发明公开了一种基于排序学习和多元损失的图像检索方法，该方法的核心思想是在选取对于查询图片的负样本组的同时求得其在于查询图像的相似度排序中的序号，将排序序号与特征结合求得损失函数并更新网络，从而准确提取图像特征。本发明将排序学习的理论引入到图像检索中，根据负样本与查询图片的欧式距离调整网络参数，能够更全面的学习图像特征从而进行更准确的检索。本发明充分考虑了负样本对实验的影响，可以根据模型的训练效果对负样本的数量进行调整。