[发明专利]图像检测方法和用于训练图像检测模型的方法

说明书

本公开提供了一种图像检测方法和用于训练图像检测模型的方法，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别、人脸图像处理等场景。实现方案为：对目标图像进行至少两个二分类预测，并获得对应的至少两个预测结果，其中，至少两个二分类预测与至少两个分类分别对应，并且其中，对于至少两个二分类预测中的每一个二分类预测，对应的预测结果与第一分类和第二分类对应，第一分类区别于至少两个分类中的任一个分类，第二分类为至少两个分类中与该二分类预测对应的分类；以及基于至少两个预测结果，获得检测结果，其中，检测结果包括下列各项中的任一项：指示目标图像对应于第一分类的第一检测结果，和指示目标图像对应于至少两个分类的一个分类的第二检测结果。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别、人脸图像处理等场景，具体涉及一种图像检测方法和用于训练图像检测模型的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术：人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

基于人工智能的图像处理技术，已经渗透到各个领域。其中，基于人工智能的人脸活体检测技术，根据用户输入的图像数据，判断该图像数据是否来自于人脸活体。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种图像检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种图像检测方法，包括：对目标图像进行至少两个二分类预测，并获得对应的至少两个预测结果，其中，所述至少两个二分类预测与至少两个分类分别对应，并且其中，对于所述至少两个二分类预测中的每一个二分类预测，对应的预测结果与第一分类和第二分类对应，所述第一分类区别于所述至少两个分类中的任一个分类，所述第二分类为所述至少两个分类中与该二分类预测对应的分类；以及基于所述至少两个预测结果，获得检测结果，其中，所述检测结果包括下列各项中的任一项：指示所述目标图像对应于所述第一分类的第一检测结果，和指示所述目标图像对应于所述至少两个分类的一个分类的第二检测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于训练图像检测模型的方法，所述检测模型包括至少两个二分类网络，其中，所述至少两个二分类网络与所述至少两个分类分别对应，并且中，对于所述至少两个二分类网络中的每一个二分类网络，该二分类网络用于进行与第一分类和所述至少两个分类中与该二分类网络对应的第二分类相对应的二分类预测，所述第一分类区别于所述至少两个分类中的任一个分类；其中，所述方法包括：获取训练图像集，所述训练图像集包括对应于第一分类的多个第一图像和所述至少两个分类中的每一个分类对应的多个第二图像；以及对于所述至少两个二分类网络中的每一个二分类网络，利用由所述多个第一图像和对应的多个第二图像构成的训练图像子集对该二分类网络进行相应的二分类训练，该相应的二分类训练与所述第一分类和所述至少两个分类中对应于该二分类网络的第二分类对应。