图像分类模型训练方法、预测方法、装置、设备及介质

本发明涉及图像处理技术领域，具体是涉及图像分类模型训练方法、预测方法、装置、设备及介质。本发明用医学样本文本描述医学样本图像上的关键点信息，分类模型基于文本和图像生成用于描述关键点位置的对齐特征图，之后分类模型基于对齐特征图得到关键点位置以及关键点的图结构，直至分类模型得到医学图像的分类结果。并基于分类结果、图结构、关键点位置构建损失函数，根据损失函数迭代训练分类模型。由于本发明在训练分类模型时用文本描述医学图像上的关键点信息，使得分类模型能够准确学习关键点信息，从而使得训练所得的分类模型能够准确识别图像上的关键点信息，进而实现对医学图像的准确分类。