基于自监督学习的拷贝图像检测方法、装置、设备、介质及产品

本申请公开了一种基于自监督学习的拷贝图像检测方法、装置、设备、介质及产品，涉及计算机视觉和图像处理领域。该方法包括对训练图像库中的原始图像应用增强变换，构建训练数据集；构建包括对比学习主干网络和特征聚合分类网络的自监督神经网络模型；基于训练数据集训练模型；将查询图像和参考图像输入训练好的图像特征编码学习模型得到编码后的特征向量并计算特征向量间的欧氏距离；将查询图像特征向量依次与参考图像特征向量聚合成双通道特征向量后，输入到图像特征分类模型得到预测类别概率；将余弦相似度与预测类别概率之和作为总相似度分数，选取总相似度分数最高的参考图像为查询图像的拷贝图像，能够提高检测准确性同时降低方法复杂度。