[发明专利]图像检测模型训练、修改检测方法、装置以及存储介质

权利要求书

1.一种图像检测模型训练方法，包括：

获取预设的图像修改样本集合，在所述图像修改样本集合中选取图像修改样本输入待训练的图像检测模型；

获取所述图像检测模型输出的、与所述图像修改样本相对应的第一图像修改置信特征信息，并获取与所述图像修改样本相对应的图像修改特征信息；

根据所述第一图像修改置信特征信息和所述图像修改特征信息，并使用预设的损失函数计算所述图像检测模型的检测损失；

根据所述检测损失对所述图像检测模型的参数进行调整，直至所述检测损失低于预设的阈值，获得训练好的所述图像检测模型。

2.如权利要求1所述的方法，其中，

所述第一图像修改置信特征信息包括：与所述图像修改样本的像素点相对应的第一图像修改置信概率；

所述图像修改特征信息包括：与所述图像修改样本的像素点相对应图像修改确认标识。

3.如权利要求2所述的方法，所述获取与所述图像修改样本相对应的图像修改特征信息包括：

获取与所述图像修改样本相对应的蒙版图像，基于所述蒙版图像获取所述图像修改确认标识。

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述获取与所述图像修改样本相对应的第一图像修改置信特征信息包括：

获取与所述图像修改样本相对应的图像分类置信图；其中，所述图像分类置信图的像素点与所述图像修改样本的像素点相对应，所述图像分类置信图的像素点的显示用于标识所述第一图像修改置信概率。

5.如权利要求2所述的方法，所述根据所述第一图像修改置信特征信息和所述图像修改特征信息，并使用预设的损失函数计算所述图像检测模型的检测损失包括：

根据所述第一图像修改置信概率和所述图像修改确认标识，并使用所述损失函数计算二元交叉熵，作为所述检测损失。

6.如权利要求5所述的方法，其中，

所述损失函数为：

其中，T为所述图像修改样本的数量，H与W分别为所述图像修改样本的高与宽，为第t个图像修改样本上的、位于第i行第j列的像素点的修改确认标识，为与此像素点对应的第一图像修改置信概率；其中，所述图像修改确认标识的值为0或1，表明此像素点为真实像素点或修改像素点。

7.如权利要求1所述的方法，其中，

所述图像检测模型包括：卷积层、池化层和分类器；所述图像修改样本或所述待检测图像经过所述卷积层和所述池化层的处理后，输入所述分类器，通过所述分类器输出所述第一图像修改置信特征信息或所述第二图像修改置信特征信息。

8.如权利要求7所述的方法，其中，

所述卷积层为四层，所述池化层为两层；前两层的卷积层的通道数都小于后两层的卷积层的通道数；在所述前两层的卷积层和所述后两层的卷积层之间、所述后两层的卷积层和所述分类器之间分别设置有一个池化层。

9.如权利要求1至8任一项所述的方法，其中，

所述图像修改样本和所述待检测图像包括：人物头像；

其中，对于所述人物头像的修改包括：面部图像修改、表情修改。

10.一种图像修改检测方法，包括：

将待检测图像输入训练好的图像检测模型，获取与所述待检测图像相对应的第二图像修改置信特征信息；

其中，所述图像检测模型是通过权利要求1至9中任一所述的训练方法训练得到。

11.如权利要求10所述的方法，其中，

所述第二图像修改置信特征信息包括：与所述待检测图像的像素点相对应的第二图像修改置信概率。