本发明公开了一种基于深度学习的图像拼接方法、装置、设备和介质，涉及机器学习领域，其中方法包括：采集多张原始图像，利用深度学习模型进行实例特征提取得到实例特征点；利用极大值交互相关方法，对含有所述实例特征点的各个所述原始图像进行特征点匹配，得到匹配点对；对所述匹配点对进行误匹配点对消除得到目标匹配点对，根据所述目标匹配点对，对各个所述原始图像进行图像拼接；本发明通过基于深度学习的图像特征提取方法来实现对整个隧道图像的拼接，满足了图像拼接对实时性、准确性和直观性的要求，提高了图像拼接的效率和准确度，极大地提高检测效率，而且对于隧道表观病害的反映也更加直观清楚。