一种多分类敏感图像检测方法

摘要

本发明提供一种多分类敏感图像检测方法，本发明通过搭建卷积神经网络模型并进行训练，基于训练好的卷积神经网络模型，在敏感信息的检测方面准确率达到了高于同类的94.46％，本方法通过消融实验对模型进行减枝，并将激活函数替换为HardSwish，将原模型参数减少了54.67％，在保证准确率的情况下将单张图像检测时间由8.88ms缩减至6.37ms；经多次实验结果表明，所提方法有效提高了多分类敏感图像的识别准确率，大幅度地减少了模型参数量，在对模型进行更加轻量化设计的基础上获得了优于同类算法的准确率。

关键词