本发明涉及一种弱监督学习糖尿病视网膜病变分级与病灶识别方法及系统，其方法包括：S1：将糖网眼底彩像输入CNN网络，得到特征图F；将F输入基于弱监督物体定位的病灶点捕捉模块，选择进入分支模块，计算得到得分图，将得分图与特征图F相乘，得到新的特征图F'；S2：使用基于强化学习的最优网络结构搜索模块对基于弱监督病灶点捕捉模块在CNN网络的插入位置、选取概率以及特征丢弃阈值与保留阈值进行计算，最后输出特征图F_NA；S3：通过属性挖掘与病灶识别模块得到病灶属性预测结果和疾病分级结果；S4：基于S3的结果，通过多次迭代擦除计算得到最终的病灶识别结果。本发明提供的方法可提升病灶捕捉的效果，并使用病灶挖掘方法确定病灶类型，为疾病分级提供依据。