公开(公告)号：CN117456155A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311494323.6

申请日：2023-11-10

Applicant: 福建师范大学

Inventor： 叶锋 ,  黄诗瑀 ,  肖镇杰 ,  李伟 ,  黄祖超 ,  林娴 ,  陈家祯 ,  郑子华 ,  黄添强

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于抠图修复和联合对抗训练的恶意补丁防御方法，建立双流卷积语义分割模型确定恶意补丁在图像中的位置，并使用掩码矩阵抠除恶意补丁，得到抠除补丁后的残缺图像。随后使用结合纹理和结构的双流卷积语义分割模型填充残缺区域，得到修复完成的图像。最后将修复完成的图像输入经过联合对抗训练的图像分类或是目标检测模型，得到正确输出结果。本发明通过深度学习的方式，结合图像处理和模型对抗训练防御恶意补丁攻击。相比传统的基于注意力显著图的方法相比，具有更好的防御效果，能够进一步提高图像分类器和目标检测器在对抗环境下的精度。