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IQA-CNN-Adversarial-Attacks：针对基于CNN的图像分类（数据集）的对抗性攻击的感知评估-源码
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上传时间: 2021-02-22
详细说明：IQA-CNN-Adversarial-攻击
基于CNN的图像分类的对抗性攻击的感知评估（数据集）
介绍
深度神经网络（DNN）最近获得了最先进的性能，并在许多机器学习任务中取得了重大进展。 但是，最近的研究表明，DNN容易受到对抗性攻击。 例如，在图像分类域中，向输入图像添加较小的不可察觉的扰动足以愚弄DNN并导致错误分类。 被扰动的图像（称为对抗示例）在视觉上应尽可能接近原始图像。 但是，文献中提出的所有用于生成对抗性示例的工作都使用Lp范数（L0，L2和Linf）作为距离度量来量化原始图像和对抗性示例之间的相似性。 但是，Lp规范与人类判断没有关联，因此它们不适合可靠地评估对抗性示例的感知相似性/保真度。 因此，我们提出了一个用于对抗示例视觉逼真度评估的数据库。 我们评估了15个可以替代Lp规范的最新全参考图像保真度评估指标的性能。 该数据库以及主观分数可公开获得，以帮助设计对抗性示
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