基于多粒度模型的图片违规检测方法、装置、系统及介质与流程

1.一种基于多粒度模型的图片违规检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多粒度模型的图片违规检测方法，其特征在于，所述将所述图片数据输入到训练好的特征提取模型中，提取得到所述图片数据的特征信息，包括：

3.根据权利要求2所述的基于多粒度模型的图片违规检测方法，其特征在于，所述对每个图片区域进行特征提取，得到每个图片区域的特征信息，包括：

4.根据权利要求2所述的基于多粒度模型的图片违规检测方法，其特征在于，所述根据所述图片数据的特征信息调用训练好的多粒度模型中的目标处理模块，对所述图片数据的特征信息进行特征向量化处理，得到所述图片数据的特征向量，包括：

5.根据权利要求1所述的基于多粒度模型的图片违规检测方法，其特征在于，所述将所述图片数据的特征向量与预设的特征向量池进行特征对比，得到所述图片数据的异常分数，包括：

6.根据权利要求1所述的基于多粒度模型的图片违规检测方法，其特征在于，所述获取待检测的图片数据之前，方法还包括：

7.根据权利要求6所述的基于多粒度模型的图片违规检测方法，其特征在于，所述根据所述常规特征向量和违规特征向量构建得到特征向量池之后，方法还包括：

8.一种基于多粒度模型的图片违规检测装置，其特征在于，包括：

9.一种基于多粒度模型的图片违规检测系统，其特征在于，所述系统包括至少一个处理器；以及，

10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的基于多粒度模型的图片违规检测方法。