图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置

本申请提供了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置，涉及图像处理技术领域，包括：获取样本IPCL图像，并对样本IPCL图像进行预处理，将样本IPCL图像中的食管无病变图像、食管中度病变图像以及食管重度病变图像作为输入数据，对初始骨干网络进行训练，得到用于提取病灶特征的骨干网络；利用训练完成的骨干网络提取第一训练数据的第一病灶特征，根据第一病灶特征分别对第一初始分割网络和初始分类网络进行训练，得到病灶区域分割网络和病灶分类网络。该过程可根据在内窥镜检测中获取的所有图片，对骨干网络进行训练，提高骨干网络特征提取的泛化性，提高图像分类模型的病灶区域识别以及病灶类别预测的准确性。