本发明公开了一种基于D‑MobileNet(Dilated‑Mobilenet)神经网络图像分类的方法。通过将空洞卷积与MobileNet进行结合，通过提高高分辨率输入层的卷积核感受野，提高输出特征的质量，且不增加网络的参数数量，使得该网络结构提高分类精度。包括以下步骤：1)准备数据集；2)搭建MobileNet网络；3)搭建D‑MobileNet网络；4)超参数设置。将模型训练好后，利用训练好的卷积神经网络模型对验证集图片进行验证，完成分类预测。实验结果表明：本发明能取得比MobileNet网络更好的分类精度。