本公开关于一种用于图像识别的模型训练方法、图像识别方法和装置，属于机器学习技术领域。其中，模型训练方法包括：获取目标缺陷对应的排序数据集和调整数据集，将排序数据集中具有该目标缺陷的不同缺陷等级的两张第一训练图像组合以得到训练图像对，并采用训练图像对，对孪生神经网络模型执行第一阶段训练，以使经过第一阶段训练的孪生神经网络模型的输出指示该目标缺陷的缺陷等级，并采用调整数据集，对经过第一阶段训练的孪生神经网络模型中的一个目标神经网络分支执行第二阶段训练以使经过第二阶段训练的目标神经网络分支的输出指示该目标缺陷的缺陷程度值。由此，使得目标神经网络分支能够检测图像特定的目标缺陷，提高了缺陷检测的准确性。