图像和视频的脱敏模型的部署方法、装置、设备及介质

本申请涉及一种图像和视频的脱敏模型的部署方法、装置、设备及介质。方法包括：获取脱敏校验数据和脱敏训练数据；将脱敏校验数据输入至脱敏预训练模型进行模型校验，得到脱敏校验模型；在脱敏校验模型的精度满足第一预设标准时，将脱敏模型转换为脱敏定点模型，并基于脱敏定点模型进行模型部署，否则基于脱敏训练数据对脱敏校验模型进行量化感知训练，直到脱敏校验模型的精度满足第一预设标准。由此，通过在模型训练过程中使用量化感知训练技术，可以进一步减少量化后模型的精度损失，同时快速高效地将模型部署到其他设备，解决了现有技术预训练较好的模型在模型量化，转定点时出现精度损失，导致模型部署效果不佳的问题，提升脱敏算法准确度。