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对具备严格区域发现功能的视频对象分割的对抗攻击
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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
本文研究了对抗样本在语义分割和物体检测领域中的应用，并提出了一种名为DAG的算法来产生大量对抗样本。同时发现对抗扰动可以在不同的训练数据、不同的架构以及不同的任务之间进行传递，对多个异构扰动进行求和通常会导致更好的传递性能，提供了一种有效的黑盒对抗攻击方法。
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关键要点
- 本文研究对抗样本在语义分割和物体检测领域的应用。
- 提出了一种名为DAG（Dense Adversary Generation）的算法来产生大量对抗样本。
- 对抗扰动可以在不同的训练数据、架构和任务之间进行传递。
- 在相同架构的网络之间，对抗扰动的可传递性更加显著。
- 对多个异构扰动进行求和通常会导致更好的传递性能。
- 提供了一种有效的黑盒对抗攻击方法。
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