本发明涉及一种基于层级约束的细粒度笔石图像分类方法和装置，分类方法包括：构建笔石化石数据集；提取笔石图像特征；计算笔石图像之间的相似性并根据物种之间的亲缘关系加权，得到所有笔石图像的加权后的层级约束损失；第四步，计算交叉熵损失；以层级约束损失和交叉熵损失的加权和作为训练阶段的总损失函数；模型训练。本发明的装置包括处理器和存储器。本发明利用物种之间层次化的亲缘关系来度量输入图像之间的相似性，然后将相似性作为正则化项添加到损失函数中，可以在反向传播的过程中降低CNN的参数量，以防止CNN过度关注两张相似但不属于同一类别的图像之间的细节特征。