买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种细粒度伪造图像的检测方法及其模型训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116645562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310688304.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种细粒度伪造图像的检测方法及其模型训练方法是由刘桂雄;宋家骏设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度伪造图像的检测方法及其模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种细粒度伪造图像的检测方法及其模型训练方法，所述检测方法采用分层伪造属性分类技术，输出每层伪造属性的分类预测值，输出伪造图像预测掩膜，满足不同细粒度伪造图像的检测、伪造区域定位需求，该方法能快速简单地进行部署并应用在伪造图像检测相关领域。细粒度伪造图像检测模型的训练方法采用分层伪造属性分类预测值计算公式、采用多种损失函数约束模型各模块参数更新，设计基于深度度量学习的方法的定位损失函数、自适应类中心个数的SoftTripleLoss分类损失函数，提升模型伪造属啊性分类预测性能、伪造区域定位性能，从而提高伪造区域定位准确率、伪造属性分类准确率。该方法能推广到更一般的伪造图像检测任务中。

本发明授权一种细粒度伪造图像的检测方法及其模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种细粒度伪造图像的检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤A1将待检测图像输入到伪造图像检测模型的特征提取模块，输出待检测图像的特征信息； 步骤A2将待检测图像的特征信息、掩膜真值输入于伪造图像检测模型的特征识别与检测模块，输出细粒度伪造属性分类预测值、预测掩膜与伪造区域定位准确率； 步骤A3评价细粒度伪造属性分类预测值、预测掩膜与伪造区域定位准确率，输出检测结果； 所述伪造图像检测模型为分层细粒度深度学习网络模型，包含所述特征提取模块UHRNet、特征识别与检测模块NLCDetection； 所述特征提取模块UHRNet输入为待检测图像，输出为特征信息；所述特征信息包括至少四个不同尺寸的多尺度融合特征图； 所述特征识别与检测模块包含多层级分类模块、定位模块、预测掩膜生成器，输入至少四个不同尺寸的多尺度融合特征图，输出细粒度伪造属性分类预测值py|X与预测掩膜pred_mask，其中X为待检测图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路华南理工大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。