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面向崩溃的三重割离对抗训练用于鲁棒图像检索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了COLO-TRIDE框架，解决了模型崩溃和对抗性差的问题。实验证明该方法在鲁棒性和数据集上的表现优于当前最先进方法，平均水平提升了7%。同时提出了一种新的衡量图像检索鲁棒性的公平性指标，并将代码公开于GitHub。
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关键要点
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提出了COLO-TRIDE框架，解决模型崩溃和对抗性差的问题。
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通过collapse-oriented对抗训练和triplet decoupling方法实现。
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实验证明该方法在10个鲁棒性指标和3个常用数据集上的表现优于当前最先进方法，平均提升7%。
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提出了一种新的衡量图像检索鲁棒性的公平性指标。
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代码已公开于GitHub平台。
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