目标检测模型的后门植入方法、装置、介质和计算设备

摘要

本申请实施例涉及人工智能领域，并提供了一种目标检测模型的后门植入方法、装置、介质和计算设备。该方法包括：获取原始图像样本集；根据选定的攻击方式对第一样本集中的各原始图像样本分别设置触发器，以及更新所述第一样本集中的每一原始图像样本各自的标注中的类别信息和/或位置信息，得到投毒图像样本集；根据所述投毒图像样本集和第二样本集得到训练样本集；采用所述训练样本集训练目标检测模型，以向所述目标检测模型植入后门。本申请针对目标检测模型既需要识别又需要定位这一特点，提供了切实有效的后门植入方案，通过对目标检测模型实现有效的后门攻击，能够衡量目标检测模型对后门攻击的脆弱性，以便及时修复目标检测模型的问题。