[发明专利]一种图像审核的检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像审核的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取待审核图像；

将所述待审核图像输入至预先优化好的图像审核模型中的优化特征提取网络中，得到所述待审核图像的每个像素区域对应的特征图像以及特征标签信息；其中，所述优化特征提取网络用于对所述待审核图像的每个像素区域顺次进行卷积处理、归一化处理以及残差处理；所述优化特征提取网络包括顺次连接的归一化卷积子网络、池化卷积子网络以及残差卷积子网络；

将得到的各个像素区域对应的特征图像以及特征标签信息输入至优化特征融合网络中，确定出所述待审核图像的图像类别信息；

通过以下步骤优化所述图像审核模型：

基于获取到的多个样本图像，训练得到初始图像审核模型；

对所述初始图像审核模型中的特征提取网络以及特征融合网络进行算子替换，得到优化特征提取网络以及优化特征融合网络；

基于所述优化特征提取网络以及所述优化特征融合网络，得到优化好的图像审核模型；

通过以下步骤得到所述优化特征提取网络：

基于确定出的优化后的卷积核以及偏置替代所述特征提取网络中卷积算子的卷积核以及归一化算子的偏置，得到归一化卷积子网络；

基于确定出的新的卷积核以及池化核，对所述特征提取网络中的池化算子进行替换，得到池化卷积子网络；

利用所述归一化卷积子网络替换所述特征提取网络中的残差算子，得到所述残差卷积子网络；

基于所述归一化卷积子网络、所述池化卷积子网络以及所述残差卷积子网络，确定所述优化特征提取网络。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，通过以下步骤得到所述优化特征融合网络：

基于加性卷积子网络代替所述特征融合网络中的特征加法融合，确定出所述加性卷积子网络中的卷积核以及偏置；

基于所述加性卷积子网络中的卷积核以及偏置将所述归一化卷积子网络或所述残差卷积子网络进行合并，获得所述优化特征融合网络。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述优化特征融合网络中包括串性融合子网络，所述串性融合子网络通过以下步骤进行串性特征融合：

获取所述优化好的图像审核模型中的多层卷积层，基于所述优化好的图像审核模型中的多层卷积层确定出所述多层卷积层对应的卷积核；

基于所述多层卷积层的顺序对所述多层卷积层对应的卷积核进行卷积，获得卷积结果；

将所述卷积结果与所述样本图像进行卷积，获得串性特征融合特征图。

4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述优化特征融合网络中包括并性融合子网络，通过以下步骤得到所述并性融合子网络：

基于并性卷积子网络替换所述特征融合网络中的卷积分支，获得所述并性卷积子网络对应的卷积核以及偏置；

基于所述并性卷积子网络对应的卷积核以及偏置，将所述优化特征融合网络中的各个卷积层进行并行合并，获得所述并性融合子网络。