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检测模型的训练方法、检测方法、装置、设备和介质
摘要文本
本公开提供了一种检测模型的训练方法、检测方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、人脸识别等技术领域，可应用于智慧城市、智慧金融等场景。具体实现方案为：利用RGB人脸图像的训练数据集，训练得到用于检测人脸合成图的预训练模型，其中，所述预训练模型包括嵌入层、主干网络和分类层；获取所述RGB人脸图像对应的频域人脸图像，得到频域人脸图像的训练数据集；在所述主干网络中插入可学习的指令微调参数，利用所述频域人脸图像的训练数据集对插入所述指令微调参数的预训练模型进行指令微调，得到人脸合成图检测模型。
申请人信息
- 申请人:北京百度网讯科技有限公司
- 申请人地址:100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
- 发明人: 北京百度网讯科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 检测模型的训练方法、检测方法、装置、设备和介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311766228.7 |
| 申请日 | 2023/12/20 |
| 公告号 | CN117746515A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06V40/40 |
| 权利人 | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 发明人 | 王珂尧; 张国生 |
| 地址 | 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层 |
专利主权项内容
1.一种人脸合成图检测模型的训练方法，包括：利用RGB人脸图像的训练数据集，训练得到用于检测人脸合成图的预训练模型，其中，所述预训练模型包括嵌入层、主干网络和分类层；获取所述RGB人脸图像对应的频域人脸图像，得到频域人脸图像的训练数据集；在所述主干网络中插入可学习的指令微调参数，利用所述频域人脸图像的训练数据集对插入所述指令微调参数的预训练模型进行指令微调，得到人脸合成图检测模型。