[发明专利]色情检测模型的训练方法及装置、计算机设备及可读介质在审

专利信息
申请号: 201910223486.8 申请日: 2019-03-22
公开(公告)号: CN109977848A 公开(公告)日: 2019-07-05
发明(设计)人: 邹红才;卢伟荣;郑海洪 申请(专利权)人: 广州新视展投资咨询有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 代理人: 屠长存
地址: 510630 广东省广州*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 视频 训练数据 检测 计算机设备 可读介质 训练图片 冻结层 预设 迁移 模型参数 训练视频 视频库 分类 时长 抽取 采集
【说明书】:

发明提供一种色情检测模型的训练方法及装置、计算机设备及可读介质。其方法包括:从视频的色情类型已知的视频库中采集数条训练数据,各条训练数据中包括从对应的视频中抽取的一组预设数量的训练图片和对应的视频的已知色情类型;根据数条训练数据中的各条训练数据中的预设数量的训练图片、对应的视频的已知色情类型以及预先迁移来的色情检测模型的冻结层,训练色情检测模型的分类层,从而实现对色情检测模型的训练。本发明的技术方案,由于采用迁移来的视频的色情检测模型的冻结层,不用训练,而仅仅训练视频的色情检测模型的分类层的参数,需要调整的模型参数较少,从而能够大幅提高训练速度,缩短视频的训练时长,减少参数调优的成本。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域,尤其涉及一种色情检测模型的训练方法及装置、计算机设备及可读介质。

背景技术

近年来,在一系列包括智能手机全面普及、互联网流量快速增长及视频技术改革创新等利好环境下,短视频行业迎来了爆发式的发展,现已逐渐成为互联网生活的重要方式,短视频社交比重日益增长。各种短视频应用每天都将基于庞大的视频库为用户的短视频消费进行个性化推荐。为了保证应用生态的正向发展,在视频分发前,去除低质、色情、暴力相关的视频至关重要。

在短视频的色情检测中,现有的各家视频服务提供商常用方案为抽取视频中的一些图片,然后对抽取的图片进行图像识别,再根据业务需要,对满足特定规则的视频通过机器审核处理。在开展国际化业务的过程中,往往需要对本地化内容进行运营,以拉近产品与用户之间的距离,提供更好的用户体验。在这过程中,将无可避免地需要为本地化内容提供定制化服务,在使用上述短视频的色情检测技术,可以实现短视频的鉴黄服务。

但是,在现有的色情检测中,在鉴别能力上均有较好的表现,但在业务应用的过程中,检测时所采用的色情检测模型存在训练时间较长、参数调优成本较高的问题。

发明内容

为了解决上述问题,本发明提供一种色情检测模型的训练方法及装置、计算机设备及可读介质,以有效地缩短色情检测模型训练时长、节省参数调优成本。

本发明提供一种视频的色情检测模型的训练方法,所述方法包括:

从视频的色情类型已知的视频库中采集数条训练数据,各条所述训练数据中包括从对应的视频中抽取的一组预设数量的训练图片和对应的视频的已知色情类型;

根据所述数条训练数据中的各条所述训练数据中的预设数量的训练图片、对应的所述视频的已知色情类型以及预先迁移来的色情检测模型的冻结层,训练所述色情检测模型的分类层,从而实现对所述色情检测模型的训练。

本发明还提供一种视频的色情检测方法,所述方法包括:

从待检测视频中抽取预设数量的图片;

根据已经训练好的色情检测模型和所述预设数量的图片,检测所述待检测视频是否为色情视频;所述色情检测模型包括预先迁移来的冻结层和训练好的分类层,使得采用训练数据对所述色情检测模型训练时,仅对所述分类层进行训练,便能够实现对所述色情检测模型的训练。

本发明还提供一种视频的色情检测模型的训练装置,所述装置包括:

采集模块,用于从视频的色情类型已知的视频库中采集数条训练数据,各条所述训练数据中包括从对应的视频中抽取的一组预设数量的训练图片和对应的视频的已知色情类型;

训练模块,用于根据所述数条训练数据中的各条所述训练数据中的预设数量的训练图片、对应的所述视频的已知色情类型以及预先迁移来的色情检测模型的冻结层,训练所述色情检测模型的分类层,从而实现对所述色情检测模型的训练。

本发明还提供一种视频的色情检测装置,所述装置包括:

抽取模块,用于从待检测视频中抽取预设数量的图片;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州新视展投资咨询有限公司,未经广州新视展投资咨询有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910223486.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top