本公开涉及一种模型训练方法、图像处理方法、装置、设备和存储介质。模型训练方法包括：获取目标图像，并对目标图像进行增强，得到第一增强图像，随后将目标图像和第一增强图像进行拼接，并将拼接后的图像输入到预先构建的神经网络模型中，得到第一预测图像，根据上述拼接后的图像对应的第一标记图像和第一预测图像计算第一损失值，根据第一预测图像计算第二损失值，随后根据第一损失值和第二损失值更新神经网络模型的网络参数。本公开提供的方法能够提高模型的准确性，同时还能提升模型的泛化能力。