模型训练方法、图像识别方法、设备及存储介质

本申请提出一种模型训练方法、图像识别方法、设备及存储介质，包括：将第一样本图像输入第一图像识别模型，输出第一预测分类结果和第一预测掩膜；将目标特征图像输入至退化预测网络，输出退化参数预测结果；基于第一预测分类结果和第一预测掩膜，计算第一损失函数值；以及基于退化参数和退化参数预测结果计算第二损失函数值；基于上述两个损失函数调整第一图像识别模型的模型参数，训练第一图像识别模型。本申请实施例通过预测分类结果和预测掩膜的损失函数以及退化参数损失函数优化网络参数，以便在模型训练的过程中同时注意分类和掩膜的图像特征，以及能够提取不同退化程度下的可还原至退化前的图像特征，从而提高模型的识别精准度。