[发明专利]一种快速的高精度深度学习模型黑盒水印方法在审
申请号: | 202110191445.2 | 申请日: | 2021-02-19 |
公开(公告)号: | CN112927120A | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
发明(设计)人: | 张盈谦 | 申请(专利权)人: | 张盈谦 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 北京中索知识产权代理有限公司 11640 | 代理人: | 杨瑾 |
地址: | 132013 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明涉及计算机应用技术领域,具体为一种快速的高精度深度学习模型黑盒水印方法。在现有水印方案中,触发集通过在原始数据中添加额外的特征来构造,或者通过错误分类的后门来构造,但总体上而言,触发集图片选取依赖于人工,是低效且的。我们的触发集内容不依赖于人工选取,完全由CGAN生成的方式,节省了人力资源,缩短了制作触发集时间,并且摆脱了人工选取触发集的弊端,不影响模型精度,适用于大规模的触发集制作。在触发集标注上我们的专利采用了混沌自动标注,具有混沌系统的优良特性。从触发集内容和标注完成了自动化。 | ||
搜索关键词: | 一种 快速 高精度 深度 学习 模型 黑盒 水印 方法 | ||
【主权项】:
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