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一种评估机器学习分类器对抗距离的实用方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文分析了15种无参考图像/视频质量度量的抵抗对抗攻击的能力，并比较了它们的鲁棒性。一些度量显示出很高的抵抗能力，使得它们在基准测试中更可靠。研究人员可以使用基准测试来提交新的度量方法，以提高抵抗攻击的能力或找到适合需求的度量方法。
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关键要点
- 基于神经网络的图像和视频质量度量优于传统方法，但易受对抗攻击影响。
- 对抗攻击可以提高度量指标分数，而不改善视觉质量。
- 现有质量度量基准主要关注与主观质量的相关性和计算时间。
- 图像质量度量的对抗鲁棒性是一个重要的研究领域。
- 本文分析了15种无参考图像/视频质量度量在不同对抗攻击下的鲁棒性。
- 一些度量显示出较高的抵抗对抗攻击能力，适合在基准测试中使用。
- 基准测试允许研究人员提交新的度量方法，以增强抵抗能力或寻找适合需求的度量。
- 可以通过 pip install robustness-benchmark 使用该基准测试。
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