一种视网膜图像分层模型训练方法、装置、设备和介质

本发明提供了一种视网膜图像分层模型训练方法、装置、设备和介质，涉及图像处理技术领域，包括：获取初始视网膜图像以及对应的至少一个病变标签，并输入至多标签划分模型中，得到初始训练集和验证集；将初始训练集输入至预处理模块中，进行增广处理，得到训练集；预处理模块包括串联连接的多个类型的预处理单元，各预处理单元按照预设概率对输入图像进行增广处理；基于训练集和验证集对初始视网膜图像分层模型进行训练，得到视网膜图像分层模型；视网膜图像分层模型包括多个编码层和多个解码层；解码层包括深度卷积层、逐点卷积层和自注意力模块。本发明实施例的技术方案能够提高视网膜图像分层模型的训练效果，减少模型的计算量。