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摘要：本公开公开了一种图片处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于图片识别技术领域，包括：在获取到待识别图片的情况下，将待识别图片输入至目标卷积神经网络CNN模型，目标CNN网络模型通过第一训练集训练得到，目标CNN网络模型用于识别输入的图片是否为敏感图片，第一训练集包括标注有是否为敏感图片的图片样本；在目标CNN网络模型识别待识别图片为敏感图片的情况下，获取通过目标CNN网络模型生成的待识别图片的热力图，待识别图片的热力图包括至少一个敏感图像区域；对至少一个敏感图像区域内的图像进行脱敏处理，得到输出图片。采用本公开提供的图片处理方法、装置、电子设备及存储介质，至少解决现有图片分享过程中存在信息分享的质量低的问题。
主权项：1.一种图片处理方法，其特征在于，包括：在获取到待识别图片的情况下，将所述待识别图片输入至目标CNN网络模型中，其中，所述目标CNN网络模型通过第一训练集训练得到，所述目标CNN网络模型用于识别输入的图片是否为敏感图片，且所述第一训练集包括标注有是否为敏感图片的图片样本；在所述目标CNN网络模型识别所述待识别图片为敏感图片的情况下，获取通过所述目标CNN网络模型生成的待识别图片的热力图，其中，所述待识别图片的热力图包括至少一个敏感图像区域；对所述至少一个敏感图像区域内的图像进行脱敏处理，得到输出图片；所述在获取到待识别图片的情况下，将所述待识别图片输入至目标CNN网络模型中之前，还包括：获取第一样本集和第二样本集，其中，所述第一样本集包括标注的图片样本，所述第二样本集包括未标注的图片样本；将所述第一样本集输入至第M-1个CNN模型中，训练得到第M个CNN模型，其中，所述M为正整数；将所述第二样本集中图片样本输入至所述第M个CNN模型中，以对输入的图片样本进行标注，并将标注的图片样本加入至所述第一样本集中；在所述M个CNN模型不满足训练停止条件的情况下，将所述第M个CNN模型作为所述第M-1个CNN模型，并重新执行将所述第一样本集输入至第M-1个CNN模型中；在所述M个CNN模型满足训练停止条件的情况下，将所述第一样本集作为所述第一训练集。
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百度查询： 北京达佳互联信息技术有限公司 图片处理方法、装置、电子设备及存储介质
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