一种眼底图像质量分级方法、装置、设备及存储介质

本申请提供了一种眼底图像质量分级方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括，获取待进行图像质量分级的眼底图像，将眼底图像输入预先训练好的眼底图像质量分级模型中进行图像质量分级处理，预先训练好的眼底图像质量分级模型是基于引入CBAM注意力机制模块改进后的EfficientNetV2网络训练得到的，根据预先训练好的眼底图像质量分级模型得到待进行图像质量分级的眼底图像的分级结果。如此，通过深度学习模型实现对眼底图像质量的精确评估，能够减少人为分级误差，提高分级的准确性。