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本发明实施例涉及一种特征提取模型训练及特征提取方法、装置,包括:将训练图片集输入初始模型,由其中的局部特征提取层从训练图片中提取若干个局部特征,由特征增强层基于注意力机制对若干个局部特征进行特征增强得到若干个增强局部特征,由全局特征提取层基于若干个增强局部特征进行特征聚合得到全局特征,由分类器根据全局特征得到训练图片的预测分类参数;根据训练图片的标签参数和预测分类参数,对初始模型的模型参数进行调整,得到训练好的分类模型;基于分类模型中的局部特征提取层、特征增强层以及全局特征提取层构建用于提取全局特征的特征提取模型。由此,可以实现一种端到端的全局特征提取方案,降低算法复杂度。