[发明专利]一种面向多目标训练对象可选择的灰盒的对抗样本生成方法有效
| 申请号： | 202111465982.8 | 申请日： | 2021-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN114139631B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 关志涛;陈子民;王俪蓉 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京中律知识产权代理事务所(普通合伙) 32341 | 代理人： | 李建芳 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向多目标训练对象可选择的灰盒的对抗样本生成方法，包括：步骤1：预处理：设定修改对象，设定差分进化迭代次数和种群大小；步骤2：图像分割：这一步的主要目的是将待修改图片，根据像素点四方向上相邻颜色的相似程度，分割成多个颜色相近的小区域，如果邻域内的像素点的颜色相近，则表明邻域内的像素点描述了同一事物；步骤3：搜索最佳修改区域：由于直接搜索图片本身，搜索范围比较大，这一步的主要目的是寻找最优的修改区域，来为更精细的修改确定范围；步骤4：差分进化精确寻找修改点；步骤5：剔除不需要备选点；步骤6：对抗训练:将对抗样本并入训练集中，进行对抗训练，达到选定目标的检测置信度提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 多目标 训练 对象 可选择 对抗 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
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