本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种模型训练方法、模型训练装置、终端设备及存储介质。该方法包括：针对样本集中的每个样本图像执行两种不同的数据增广操作，得到第一图像和第二图像；基于待训练的重识别模型对第一图像和第二图像进行行人重识别得到重识别预测结果；基于重识别预测结果计算待训练的重识别模型的第一损失值、第二损失值以及第三损失值；基于第一损失值、第二损失值、第三损失值及预设的目标损失函数计算得到待训练的重识别模型的总损失值，并基于总损失值对待训练的重识别模型优化，直至目标损失函数收敛，得到训练完成的重识别模型。该方法得到的重识别模型，具备较强的鲁棒性和泛化能力。此外，本申请还涉及区块链技术。