本发明公开了一种基于UpCPFNet模型的芒果分级识别方法，首先将预先获取的芒果数据进行人工标注并制作成数据集，再对数据集进行预处理；构建包括初步特征提取模块Stem、六个ReHRSE模块、三个UpCFP模块、一个DoDB模块的基于UpCPFNet模型的芒果分级识别网络；对ReHRSE模块进行堆叠加深网络层数，使用UpCFP模块进行下采样丰富特征信息，使用DoDB模块对得到的深层网络特征和浅层网络特征在不同尺度上进行全局特征聚集和融合；最后通过全连接层输出分类。本发明使用深层网络的信息特征分别对局部特征进行特征融合，同时在不同尺度上的特征融合有助于集中局部特征信息，提高级别图像数据相似性的有效辨别，具有很大的实际运用价值，在农作物级别识别领域具有较大的前景。