【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。本公开的示例性实施方式中还提供一种用于上述方法的电子设备，该电子设备可以是上述影像设备或服务器。一般的，该电子设备至少包括处理器和存储器，存储器用于存储处理器的可执行指令，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述方法。下面以图13中的移动终端1300为例，对本公开实施例中的电子设备的构造进行示例性说明。本领域技术人员应当理解，除了特别用于移动目的的部件之外，图13中的构造也能够应用于固定类型的设备。在另一些实施方式中，移动终端1300可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或软件和硬件的组合实现。各部件间的接口连接关系只是示意性示出，并不构成对移动终端1300的结构限定。在另一些实施方式中，移动终端也可以采用与图13不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。如图13所示，移动终端1300具体可以包括：处理器1301、存储器1302、总线1303、移动通信模块1304、天线1、无线通信模块1305、天线2、显示屏1306、摄像模块1307、音频模块1308、电源模块1309、传感器模块1310与光伏传感模块1311。处理器1301可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器1301可以包括ap(application proc
技术介绍
1、深度伪造技术是利用深度学习技术修改、操控、编辑、生成虚假人脸数字内容并在多媒体平台上恶意传播，为个人隐私保护和社会治理等带来安全威胁，随着图像处理
的发展，对于深度伪造的检测技术得以快速发展。
2、目前，现有的深度伪造检测方法检测图像的伪像特征的能力不足，一定程度上影响图像检测的准确性。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种人脸检测模型的训练方法及装置、图像检测方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上提高图像检测的准确性。
2、根据本公开的第一方面，提供一种人脸检测模型的训练方法，包括：获取训练样本，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.人脸检测模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述人脸图像包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸图像包括伪造人脸图像和真实人脸图像，所述真实人脸图像包括所述伪造人脸图像对应的目标人脸图像；获取所述人脸图像的掩码图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述伪造人脸图像与所述目标人脸图像对应像素之间的像素残差值，对所述伪造人脸图像进行掩码处理，获得所述伪造人脸图像的掩码图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括卷积神经网络层、1×1卷积层、全连接层和平均池化层；所述将所述人脸图像输入初始模型得到图像预测结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一预测结果包括各所述像素点的第二特征表示及各所述像素点对应的像素级预测结果；
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测结果和所述掩码图像确定第一损失值，根据所述第二预测结果和所述图像标签确定第二损失值
8.一种图像检测方法，其特征在于，包括：
9.一种人脸检测模型的训练装置，其特征在于，包括：
10.一种图像检测装置，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.人脸检测模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述人脸图像包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸图像包括伪造人脸图像和真实人脸图像，所述真实人脸图像包括所述伪造人脸图像对应的目标人脸图像；获取所述人脸图像的掩码图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述伪造人脸图像与所述目标人脸图像对应像素之间的像素残差值，对所述伪造人脸图像进行掩码处理，获得所述伪造人脸图像的掩码图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括卷积神经网络层、1×1卷积层、全连接层和平均池化层；所述将所述人脸图像输入初始模型得到图像预测结果，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘湛卢，李启明，沈超，蔺琛皓，邓静怡，
申请(专利权)人：深圳市欢太科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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