本申请提出一种图像分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取训练集，训练集包括原始样本图像对应的全局特征图和从原始样本图像中截取的目标对象图，目标对象图中标注有目标对象所属的类别标签；构建用于对目标对象进行分类的网络模型结构；根据训练集对网络模型结构进行训练，得到训练好的目标分类模型。本申请从原始样本图像中截取出目标对象图，将目标对象图和全局特征图共同作为训练样本。后续模型提取目标对象图的特征，对目标对象的整体特征感受野更佳，使模型对目标对象图的学习更精确。在对目标对象图学习的基础上结合全局特征图，既提高学习目标对象的精确程度，又不会丧失全局特征，能显著提高对目标对象进行细分类的准确性。