目标检测网络的对抗样本生成,对抗样本综述

目标检测网络的对抗样本生成,对抗样本综述

因此，可以通过一组目标来优化损失函数，以产生对抗性扰动。 基于此，本文提出了一种新的密集对抗样本生成算法（DGA），该算法适用于最先进的网络进行分割和检测。 图1语义分割（FCN）和目标检测（快速）很难区分样本，比如目标在变形、遮挡、逆光等情况下的表现，除非别人说，你不会认出来。样本挖掘通常是为了找出样本的表现。 HardExamples，用于改善网络的

综上所述，本文提出了一种目标检测攻击方法TEA（transferableandeffectiveadversary），具有一定的转移能力，并且能够实时生成对抗样本。 该方法利用了GAN网络框架，可以抵抗：这是指GAN的交替训练过程。首先，使用生成器生成一些虚假信息，将收集到的真实信息一起交给判别器，让判别器学会区分两者。 如果鉴别器能够熟练地判断信息，它就会给真实的信息打高分，给错误的信息打低分。

Baluja和Fischer训练了多个前馈神经网络来生成可用于攻击一个或多个网络的对抗性示例。 该算法通过最小化联合损失函数来生成对抗样本。损失函数有两部分。第一部分制作对抗样本并回顾论文《目标检测的对抗样本综述》《中国图像图形学报》2022年第10期"本文总结了目标检测领域的对抗样本生成和防御，以期生成更多的防御策略，索阿斯托

使用相同的网络对修改后的图像进行预测，使模型预测结果变化为山猫。修改后的图像在人眼中没有差异。为了使生成的对抗样本完成上述目标，我们制定了如下的对抗攻击策略。基于目标检测的对抗样本生成算法研究深度神经网络已经广泛应用于人们的生活中。 然而，一些犯罪分子可能会利用深度神经网络来识别收集到的用户图像数据，从而窃取个人隐私

∪﹏∪ 基于上述现状，本文的研究内容是利用目标检测或修改目标检测网络提出一种对抗性样本生成算法。 本文的主要工作如下：1）本文首先分析了非定向对抗性样本生成算法DeepFool，使其能够优化目标集合的损失函数，产生对抗性扰动。 基于此，本文提出了一种新的密集对抗样本生成算法（DGA），该算法适用于最先进的网络进行分割和检测。 图1语义分割（FCN）和目标检测（快速