一种分类模型训练方法、图像处理方法、装置及介质

本申请实施例提供了一种分类模型训练方法、图像处理方法、装置及介质，应用于图像处理领域。该方法通过获取查询样本的远邻样本和近邻样本，利用查询样本的远邻样本和近邻样本训练分类模型，通过最小化每个查询样本与对应的近邻样本的任务目标相似度，最大化每个查询样本与对应的远邻样本的任务目标相似度，使得训练后的分类模型能够捕捉到任务目标的关键信息，利用该关键信息进行分类，具有更好的分类效果。即，这种利用端到端的任务目标引导机制训练后的分类模型进行分类，可以提高分类效果。