一种基于CNN-Transformer联级结构与CBAM机制的色情图像识别方法

本发明提出了一种基于CNN‑Transformer联级结构与CBAM机制的色情图像识别方法，包括步骤：构建CNN‑CBAM‑ViT模型，获取实验图像数据集，划分实验图像数据集为训练集、验证集和测试集，对训练样本进行数据预处理；利用CNN卷积神经网络模块进行特征提取，获取初始特征图，并将初始特征图与输入样本进行融合；对融合特征图依次进行图像分块处理、线性变换和位置编码；利用模型对嵌入块序列进行编码，进行图像类别标签预测，利用验证集进行验证；得到训练好的CNN‑CBAM‑ViT模型；利用测试集对训练好的CNN‑CBAM‑ViT模型进行测试。本发明可以有效地捕捉图像中的细节信息，提高特征表达的准确性和丰富性，加强色情图像识别方法的泛化能力，能够提高图片鉴黄识别的准确性。