检测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品制造方法及图纸

本公开提供了检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及互联网技术领域。具体实现方案为：获取多个检测模型对待检测对象分别进行检测得到的多个检测结果；基于校准数据集，得到检测模型对应的权重值；根据权重值，将多个检测模型的检测结果进行融合，得到针对待检测对象的检测结果。本公开实施例通过模型融合增强了检测的泛化能力，并且利用校准数据集纠正了训练数据集数据分布上的偏差，使检测结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
检测方法、装置、设备、存储介质以及程序产品
本公开涉及一种计算机
，尤其涉及一种人工智能

技术介绍
现有技术中单个的检测模型的泛化能力不足。以深度伪造检测为例，单个的深度伪造检测模型对于不同的数据集，需要重新学习才可以获得泛化能力，无法满足实际应用场景的需求。另外，在检测模型训练过程中需要使用大量的训练数据，但训练数据集往往存在数据分布上的偏差，使得检测结果不准确。
技术实现思路
本公开提供了一种检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品。根据本公开的一方面，提供了一种检测方法，包括：获取多个检测模型对待检测对象分别进行检测得到的多个检测结果；基于校准数据集，得到检测模型对应的权重值；根据权重值，将多个检测模型的检测结果进行融合，得到针对待检测对象的检测结果。根据本公开的另一方面，提供了一种检测装置，包括：获取单元，用于获取多个检测模型对待检测对象分别进行检测得到的多个检测结果；处理单元，用于基于校准数据集，得到检测模型对应的权重值；<br>融合单元，用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测方法，包括：/n获取多个检测模型对待检测对象分别进行检测得到的多个检测结果；/n基于校准数据集，得到所述检测模型对应的权重值；/n根据所述权重值，将所述多个检测模型的检测结果进行融合，得到针对所述待检测对象的检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种检测方法，包括：
获取多个检测模型对待检测对象分别进行检测得到的多个检测结果；
基于校准数据集，得到所述检测模型对应的权重值；
根据所述权重值，将所述多个检测模型的检测结果进行融合，得到针对所述待检测对象的检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述校准数据集，得到所述检测模型对应的权重值，包括：
利用所述检测模型对所述校准数据集中的各个样本进行检测，得到分类阈值和所述各个样本对应的预测值；
根据所述分类阈值，得到所述预测值对应的左右映射值；
根据所述左右映射值，得到所述检测模型对应的权重值。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述分类阈值，得到所述预测值对应的左右映射值，包括：
根据所述分类阈值，确定对所述预测值进行左右映射的映射策略；
根据所述映射策略，得到所述预测值对应的左右映射值。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述校准数据集，得到所述检测模型对应的权重值，包括：
利用所述检测模型对所述校准数据集中的各个样本进行检测，得到所述各个样本对应的预测值；
根据所述各个样本对应的预测值和所述校准数据集中的各个样本对应的标签，得到锚点值；
根据所述锚点值，得到所述检测模型对应的权重值。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述根据所述权重值，将所述多个检测模型的检测结果进行融合，得到针对所述待检测对象的检测结果，包括：
根据所述权重值，将所述多个检测结果进行加权求和，得到针对所述待检测对象的检测结果。


6.一种检测装置，包括：
获取单元，用于获取多个检测模型对待检测对象分别进行检测得到的多个检测结果；
处理单元，用于基于校准数据集，得到所述检测模型对应的权重值；
融合单元，用于根据所述权重值，将所述多个检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洋，熊俊峰，周越，仲震宇，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11