面向目标检测模型的对抗样本生成方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN117765565A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311620777.3

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及了一种面向目标检测模型的对抗样本生成方法、系统及设备,旨在解决现有的物理域的对抗样本针对指定类别数据攻击效果不理想,即生成的物理域的对抗样本鲁棒性较差的问题。本发明方法包括:选取要被攻击的目标检测模型与待攻击的数据集;对目标检测模型进行预训练,结束后冻结目标检测模型的权重;将对抗样本贴附在数据集中的样本上,作为输入图像;对输入图像检测,获取最大检测框概率,并计算检测损失;计算风格损失;施加不可打印约束损失,以损失反馈以优化对抗样本。本发明生成的对抗样本具有较强的物理域攻击能力,可以克服对抗样本在数字域攻击的局限性,具有较高的物理域鲁棒性。

    基于注意力约束的目标检测对抗攻击补丁生成方法及系统

    公开(公告)号:CN117632181A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311608251.3

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及了一种基于注意力约束的目标检测对抗攻击补丁生成方法及系统,旨在解决针对目标检测模型,白盒攻击成功率较低,黑盒攻击迁移性较差的问题。本发明包括:初始化设定大小的对抗攻击补丁,并贴附在目标检测模型输入图像的目标位置,作为对抗攻击图像;根据目标检测模型的内部信息及预测输出,计算对抗攻击图像的注意力损失值、目标检测模型对欲攻击类别的检测损失值、对抗攻击补丁的打印损失值和平滑度损失值;以各损失值的加权和作为总损失值进行反向传播生成对抗攻击补丁;迭代直至达到设定迭代次数。本发明可以提高对抗攻击补丁攻击目标检测模型的成功率,且适用于多种目标检测模型,具备较强的可解释性。

    微球形氧化硅/氧化铝基贵金属催化剂及其制备方法

    公开(公告)号:CN107233881B

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201710342480.3

    申请日:2017-05-16

    Abstract: 本发明提供了一种微球形SiO2‑Al2O3基贵金属催化剂及其制备方法,本发明所采用的制方法是,将硅溶胶分散到铝溶胶体系中使硅溶胶与铝溶胶和促凝剂混合形成成型溶胶,并采用喷雾分散‑油柱成型法对其成型,再通过老化、洗涤、干燥和焙烧得到微球形SiO2‑Al2O3。以该微球形SiO2‑Al2O3为载体负载贵金属活性组分得到微球形SiO2‑Al2O3基贵金属催化剂。该催化剂具有比表面及孔容较大,活性组分分散度高,磨损指数较小,耐磨损强度高的特点。该催化剂主要用于流化床蒽醌法制备过氧化氢的氢化过程,具有较高的催化活性、选择性和稳定性。该催化剂也可用于石油化工及精细化工生产中的加氢精制、选择性加氢和选择性氧化等反应过程。

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