本发明公开了一种结合改进注意力机制和知识蒸馏的茶叶嫩芽分级方法，包括：初步筛选并预处理茶叶嫩芽图像，建立茶叶嫩芽数据集；基于改进的注意力机制，构建多尺寸卷积块注意力模块，并建立茶叶嫩芽分级模型，预训练茶叶嫩芽分级模型和Resnet32模型，得到两者权重参数；利用结合双迁移学习和知识蒸馏的模型训练策略以训练茶叶嫩芽分级模型；将测试集中待分级的茶叶嫩芽图像导入训练好的茶叶嫩芽分级模型，记录分级结果的各项指标及模型规格参数。本发明可以提取茶叶图像中多尺度特征信息，增强了处理小数据集的能力，能缓解在有限数量数据集上的模型过拟合现象，在保证学生模型轻量高效的同时，进一步强化其分级性能及抗过拟合的能力。