基于深度学习模型的图像分类方法、图像分类设备及介质

本申请公开了一种基于深度学习模型的图像分类方法、图像分类设备及介质，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：对预处理后的待识别图像的特征进行二维选择扫描处理，并基于二维选择扫描处理后的图像信息和所述特征，生成所述待识别图像的全局特征；根据卷积和池化处理后的所述待识别图像的中间特征，生成多个注意力特征，根据多个所述注意力特征生成动态卷积核，并基于所述动态卷积核以及所述待识别图像生成所述待识别图像的局部特征；将所述全局特征对应的通道注意力特征，以及所述局部特征对应的空间注意力特征，进行特征融合处理，得到所述待识别图像的融合特征；基于所述融合特征生成所述待识别图形的图像分类结果，提高了图像分类效果。