本发明提供一种基于骨架感知的损失函数加权方法及装置，能够降低分割错误率。所述方法包括：根据图像的标注图，将图像前景分离成多个独立目标区域；提取各独立目标区域和图像背景的骨架，确定各独立目标区域内每个像素点至相应的独立目标区域骨架中最近骨架点的距离、各独立目标区域中每个骨架像素点至相应的独立目标区域边缘的最近距离、背景骨架上每个像素点至背景边缘的最近距离、背景内每个像素点至各独立目标区域边缘的最近距离；根据得到的距离，对所述前景中各独立目标区域内及背景中的每个像素点计算其权重值，形成基于骨架感知的权重图；将所述权重图与损失函数结合，优化基于机器学习方法的图像分割模型的参数。