DarkSAM：欺骗Segment Anything Model以实现无分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了Segment Anything Model（SAM）在对抗普遍敌扰（UAP）攻击时的脆弱性。提出的DarkSAM是首个无提示的普遍攻击框架，通过在空间和频率域扰动图像的关键特征，显著提高了对SAM的攻击效果。实验结果表明，DarkSAM能够有效地阻碍SAM在不同图像上进行物体分割，展示了其强大的攻击能力和可转移性。
本研究分析了Segment Anything Model（SAM）在普遍攻击下的脆弱性。提出的DarkSAM是首个无提示普遍攻击框架，通过扰动图像关键特征，有效削弱SAM的分割能力，且具有强大的攻击效果和可转移性。
