一种基于知识蒸馏学习的生活垃圾图像识别方法，涉及垃圾分类及数据信息处理技术领域。步骤如下：通过设置不同采集变量，用于模仿垃圾真实状态下周围的环境；通过对教师模型的微调，让教师模型和学生模型有着同样的网络检测头，使之可以蒸馏学习；然后将微调后的教师模型和学生模型在数据集上训练，得到权重参数；分别对主干网络，网络检测头设计损失函数，加载得到的权重参数，进行蒸馏学习；最终输出识别结果。本发明通过生活垃圾图像数据集的构建和通过知识蒸馏的方法提升小参数量模型对垃圾图像的识别精度，从而实现生活垃圾图像的快速、精确识别。