【技术实现步骤摘要】
水印检测方法及装置、模型训练方法及装置
[0001]本公开涉及图像处理领域，尤其涉及人工智能、深度学习领域，具体涉及一种水印检测方法、模型训练方法、水印检测装置、模型训练装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]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。
[0003]随着互联网技术飞速发展，涌现出众多的不同类型的视觉产品，不同产品均具有独有的水印标识，从而避免彼此之间资源的相互搬运、防止侵权，在分发资源时候或者对搜索资源进行抓取时，通常需要对资源中的水印进行有效检测。
[0004]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...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种水印检测方法，其特征在于，所述方法包括：对待检测图像进行预测分析，以获取所述待检测图像的预测结果，其中，所述预测结果指示所述待检测图像中是否包括可能存在水印的图像区域；响应于所述待检测图像中包括所述图像区域，在所述图像区域内对所述待检测图像进行文字识别；以及响应于在所述图像区域内识别到文字内容，基于所述文字内容确定所述待检测图像中是否包含目标水印。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述文字内容确定所述待检测图像中是否包含目标水印包括：基于所述文字内容，与至少一个预置词汇进行匹配；以及响应于在所述至少一个预置词汇中包含与所述文字内容相匹配的预置词汇，确定所述待检测图像包含目标水印。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述对待检测图像进行预测分析，以获取所述待检测图像的预测结果包括：将所述待检测图像输入水印检测模型，以获取所述水印检测模型输出的所述图像区域以及所述图像区域相应的预测概率，其中，所述预测概率指示所述图像区域中包含水印的可能性；以及响应于所述预测概率大于预设概率阈值，确定所述待检测图像包括所述图像区域。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：获取多个第一图像，其中，所述多个第一图像中的每个第一图像包括水印标签，所述水印标签指示所述水印标签相应的第一图像中是否包含水印；基于所述水印检测模型和所述预设概率阈值，获取所述多个第一图像中的每个第一图像的水印预测结果；基于所述多个第一图像中的每个第一图像的水印预测结果以及该第一图像的水印标签，确定所述水印检测模型的召回率和误检率；以及基于所述召回率和所述误检率，调整所述预设概率阈值，以基于调整后的所述预设概率阈值判断所述待检测图像是否包括所述图像区域。5.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本数据集，其中，所述样本数据集中包括至少一个正样本图像和至少一个负样本图像，所述至少一个正样本图像中的每个正样本图像的水印标注信息包括至少一个水印标注区域以及相应于所述至少一个水印标注区域的至少一个第一水印标签，所述至少一个负样本图像中的每个负样本图像的水印标注信息包括第二水印标签；基于所述样本数据集，执行如下步骤，直至所述模型收敛：基于所述样本数据集，获取第一样本图像，其中，所述第一样本图像包括至少一个水印标注信息；将所述第一样本图像输入所述模型，以获得至少一个水印预测结果；以及基于所述至少一个水印预测结果中的每个水印预测结果以及该水印预测结果相应的水印标注信息，调整所述模型的参数。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述样本数据集，获取第一样本图像包
括：在所述样本数据集中随机选择至少一个样本图像；对所述至少一个样本图像中的每个样本图像进行随机样本增强；以及基于进行随机样本增强后的所述至少一个样本图像，合成所述第一样本图像。7.一种水印检测装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取单元，被配置为对待检测图像进行预测分析，以获取所述待检测图像的预测结果，其中，所述预测结果指示所述待检测图像中是否包括可能存在水印的图像区域；识别单元，被配置为响应于所述待检测图像中包括所述图像区域，在所述图像区域内对所述待检测图像进行文字识别；以及第一确定单元，被配置为响应于在所述图像区域内识别到文字内容，基于所述文字内容确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔东林，邓天生，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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