本申请公开了一种基于深度学习的图像识别方法及相关装置，该方法通过特征提取获取待识别图像对应的多张待处理特征图。基于预先设置的第一膨胀因子对各待处理特征图进行多轮第一卷积操作，以根据每轮第一卷积操作得到的特征识别结果确定每一待处理图像对应的第一总特征图。进而通过解码器确定该待识别图像的识别结果。由于每轮第一卷积操作对应第一膨胀因子不同，因而每轮第一卷积操作得到的特征识别结果处于不同感受野。且每轮第一卷积操作的特征识别结果会作为下一轮的输入项，因而最后一轮第一卷积操作即可得到表征不同感受野下的特征结果融合的第一总特征图。通过上述流程能够大幅降低神经网络模型的参数量，提高模型收敛速度。