本发明公开一种基于教师学生网络的智能货柜小目标检测方法、系统，其中方法包括：步骤S1，采集包含目标商品的场景图像；步骤S2，对场景图像进行图像切割得到多张切割图像；步骤S3，以场景图像和各切割图像为训练样本，训练形成教师模型并存储；步骤S4，将待检测场景图像作为教师模型的输入，输出对场景图像的目标商品检测结果；步骤S5，对目标商品在场景图像上的位置进行标记，得到目标商品在场景图像上的标签信息；步骤S6，将教师模型迁移到学生网络，以教师模型的输出和目标商品对应的标签信息作为学生网络的双输入，训练形成学生模型；步骤S7，通过学生模型对待检测场景图像进行目标商品检测，本发明提高了对小目标的检测精度。