基于多模态学习的目标分类方法、装置、设备及介质

本发明涉及基于多模态学习的目标分类方法、装置、设备及介质，该方法包括：将待处理数据输入至预训练的分类模型中，得到待处理数据对应的分类结果；分类模型包括输入层用于接收待处理数据，深度可分离卷积层用于对每种数据进行逐通道卷积，得到每种数据对应的第一特征图，对每种数据对应的第一特征图进行逐点卷积，得到每种数据对应的第二特征图，基于每种数据对应的第一特征图和第二特征图，得到每种数据对应的第三特征图；多尺度特征融合层用于对所有数据对应的第三特征图进行融合处理得到融合特征图；输出层用于根据融合特征图得到分类结果。通过本发明的方法，可减少计算量并保持精度，从而可使得基于分类模型得到的分类结果更加准确。