本公开提供了一种图像识别方法、系统、介质及电子设备，获取待识别的图像；对获取的图像进行预处理；对预处理后的图像进行特征提取；根据提取的特征和预设卷积神经网络，得到图像识别结果；其中，预设卷积神经网络包括特征增强模块，特征增强模块总损失为区分性损失同多样性损失与第一预设系数乘积的差值，卷积神经网络模型的总损失为特征增强总损失与第二预设系数的乘积再与交叉熵损失的加和；本公开通过设置特征增强模块，使得学习到的特征具有较好的区分性和多样性，提升了细粒度分类的精度。