图像关键特征区域检测方法、电子设备及存储介质

本申请实施例提供了一种图像关键特征区域检测方法、电子设备及存储介质，涉及图像检测技术领域。其中方法包括：向训练后的基于卷积神经网络的图像分类模型输入目标图像，获取图像分类模型处理所述目标图像时的最后一个分类层的输入向量和最后一个卷积层的输出特征图；计算输入向量的最大分量对于输出特征图的每一通道中每一神经元激活值的变化率度量，得到每一通道的变化率度量的均值；根据每一通道同一位置的神经元激活值与每一通道的变化率度量的均值生成与所述目标图像像素分布相同的重构图像；根据重构图像所确定的位置集合作为所述目标图像的关键特征区域。本申请提供的实施方式提高了对输入图像关键特征区域的定位精度和检测粒度。