图像模型检测方法、装置、电子设备及存储介质

一种图像模型检测方法，所述方法包括：获取原始图像样本；将所述原始图像样本输入训练好的主流图像分类模型；使用所述主流图像分类模型，基于动量的梯度迭代算法，对所述原始图像样本进行对抗攻击，获得对抗图像；获取待检测图像模型对所述原始图像样本进行识别后获得的第一识别结果，以及获取所述待检测图像模型对所述对抗图像进行识别后获得的第二识别结果；判断所述第一识别结果与所述第二识别结果是否一致；若所述第一识别结果与所述第二识别结果一致，确定所述待检测图像模型针对所述对抗图像的识别成功。本发明还提供一种图像模型检测装置、电子设备及存储介质。本发明能对深度神经网络模型的安全性进行检测。

《图像模型检测方法、装置、电子设备及存储介质》是一发明专利，专利号为 2019109015999，当前法律状态为已下证，由平安科技（深圳）有限公司提出申请，发明人为王健宗;黄章成，申请日期为2019-09-23，公开（公告）日期为2024-10-18，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/776 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、深度神经网络模型、质量检测、工业自动化 AOI检测设备、工业相机、质检软件 缺陷检测、模板匹配。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种图像模型检测方法，所述方法包括：获取原始图像样本；将所述原始图像样本输入训练好的主流图像分类模型；使用所述主流图像分类模型，基于动量的梯度迭代算法，对所述原始图像样本进行对抗攻击，获得对抗图像；获取待检测图像模型对所述原始图像样本进行识别后获得的第一识别结果，以及获取所述待检测图像模型对所述对抗图像进行识别后获得的第二识别结果；判断所述第一识别结果与所述第二识别结果是否一致；若所述第一识别结果与所述第二识别结果一致，确定所述待检测图像模型针对所述对抗图像的识别成功。本发明还提供一种图像模型检测装置、电子设备及存储介质。本发明能对深度神经网络模型的安全性进行检测。

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