本发明公开了一种基于深度神经网络的图像分类方法，包括：建立二级分类体系，将需要辨识图像细节的类别放到同一个大类中，将只和图像某一个局部区域有关的类别放到同一个大类中，其他的病种或者病变分别放到一个个大类中。输入一张视网膜眼底图像，首先使用普通分辨率模型去分大类，然后对于需要辨识图像细节的大类使用大分辨率模型分子类，对于只和图像一个小的局部区域有关的大类，首先定位、裁剪该局部区域，然后使用小分辨率的模型区分子类。本发明相较于传统分类方法能够明显提高分类准确率。本发明相较于传统分类方法能够明显提高分类准确率。