本申请实施例提供了一种图像分类方法、图像分类模型的训练方法及装置，涉及人工智能领域。该方法包括：将待分类图像输入至预先训练的图像分类模型的编码层，进行向量提取，得到特征向量，特征向量包括多个局部向量，每个局部向量对应待分类图像中的一个子图像；利用编码层中的注意力机制层，对局部向量进行筛选，得到剩余局部向量；基于剩余局部向量得到待分类图像的分类结果。本申请实施例在缩减局部向量的过程中首先无需辅助网络，也没有引入更多的参数，由于可以从头训练一个轻量级的图像分类模型，因此能够降低计算量，还适用于不同分辨率的图像，增强了方案的适应性。