本发明涉及人工智能领域，具体公开了一种图像分类方法、装置、应用、计算机设备及存储介质，通过将从待测试图像抽取出指定对象的特征向量与预设的K*N个类参数进行比较，获得K*N个相似度，将K*N个相似度组成长度为K*N的一维数组，其中，K*N个类参数表示K个类别，每个类别对应有N个类参数，所述K*N个相似度表示K个类别，每个类别对应N个相似度，将一维数组输入softmax层，获取softmax层输出的输出值，根据输出值确定所述指定对象的类别。本发明不仅可以降低模型的学习难度，还可加速模型的收敛速度，同时提高模型的分类精度，且对于处理统计分布规律差异较大的同类别数据具有明显的优越性。