本发明公开了一种融合自监督学习和注意力机制的视觉情感识别方法。所述方法包括以下步骤：构建情感识别模型，包括主干特征提取网络、情感识别分类器和旋转自监督分类器；构建自监督学习任务；构建情感分类任务；分别构建优化自监督学习任务和情感分类任务的第一损失函数和第二损失函数，构建总损失函数；通过总损失函数对自监督学习任务和情感分类任务进行优化，得到优化后的主干特征提取网络和情感计算分类器；获取待识别图像，输入优化的主干特征提取网络和情感计算分类器，完成视觉情感识别。本发明充分考虑了图像的全局和局部特征，通过注意力机制增强了特征表示，同时通过自监督辅助任务丰富了特征语义信息，从而提升了视觉情感分类的效果。