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公开(公告)号：CN115375966A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210966497.7
申请日：2022-08-12
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/774 , G06T3/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于联合损失函数的图像对抗样本生成方法及系统。所述方法包括获取图像样本及随机噪声样本；将图像样本输入生成网络得到对抗样本并构建第一损失函数；将图像样本及对抗样本输入判别网络构建第二损失函数；将对抗样本输入待攻击模型以基于检测框构建第三损失函数；将图像样本输入待攻击模型获得注意力权重，通过图像金字塔获取对抗样本及随机噪声样本在不同尺度下特征张量，基于它们构建第四损失函数；基于前述各损失函数构建联合损失函数对生成网络及判别网络的权重更新；重复上述步骤直至获得最优生成网络，将图像样本输入其中以得到最终对抗样本。本发明不用获取待攻击模型结构，具有对抗样本生成周期短、攻击迁移性强的优势。
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