本发明公开了一种基于全卷积神经网络的虹膜分割方法和装置、介质和设备。在一个具体的实施例中，所述方法包括将预处理后的虹膜图像输入训练好的压缩模型，进行预处理后的虹膜图像中的特征提取得到压缩虹膜特征P；将压缩虹膜特征P作为注意力模块的输入，为所述虹膜图像的不同像素分配不同的权重W，最终输出虹膜特征P’；将虹膜特征P’作为训练好的扩张模型的输入，进行上采样并在通道维度上与压缩模型中对应的特征融合将虹膜图像扩张至原始输入大小；对所述扩张模型的输出结果进行通道分离，得到虹膜掩码、瞳孔掩码和虹膜外边界；通过后处理对所述虹膜掩码、瞳孔掩码和虹膜外边界进行优化去除噪声，得到最终的虹膜掩码和虹膜内外边界信息。