一种基于增量学习的生成图像检测模型的构建方法及检测方法

本发明公开了一种基于增量学习的生成图像检测模型的构建方法及检测方法，模型构建方法包括：构建图像数据集，数据集包括若干子集，子集包括生成图像和真实图像；选取图像数据集中的指定真实生成图像对数量最多的子集，输入基础特征提取器进行预训练处理，获得损失函数，基于损失函数对基础特征提取器进行优化，获得预训练特征提取器；以预训练特征提取器作为增量阶段特征提取器，在此基础上进行增量训练，设计增量阶段的损失函数，并通过增量阶段的损失函数训练第t阶段的所述预训练特征提取器，直至训练完图像数据集中剩余的子集，获得生成图像检测模型。本发明不仅提高了生成图像检测的准确率，还具备持续学习的能力。