图像分类预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质

本发明提供一种图像分类预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质，所述预测方法包括：获取待分类的图像数据；利用训练好的图像分类预测模型对所述待分类的图像数据进行分类预测处理，得到所述图像分类特征的预测分类结果，所述图像分类预测模型是基于对反事实注意力监督分类模型进行训练后，并去除训练好的反事实注意力监督分类模型中基于伪造注意力变换后得到的模型。本发明对待分类的图像数据进行特征提取，利用训练好的图像分类预测模型，对反事实的长尾分类和基于反事实的注意力监督机制相结合，不仅提高了图像数据中尾部类的召回，而且面对复杂的长尾分类任务，具备较好的关键特征提取能力，提高了图像分类效果，及分类预测模型的鲁棒性。