多任务模型训练方法、图像处理方法、电子设备及存储介质

本发明的实施例提供了一种多任务模型训练方法、图像处理方法、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该多任务模型训练方法包括：将裁切图像样本输入共用编码器，得到第一特征图，裁切图像样本包括标注分类标签、标注分割标签；将第一特征图输入分割网络，得到分割结果，并根据分割结果以及标注分割标签计算出分割损失，将第一特征图输入分类网络，得到分类结果，并根据分类结果、标注分类标签计算出分类损失，根据分类损失以及分割损失计算出多任务模型的综合损失，并利用综合损失更新多任务模型的参数。通过分割损失与分类损失的相互引导，从而提升模型的分类准确性。