该方法通过利用对象的形状、纹理和位置，成功降低了20%以上的模型置信度，并通过修复预处理技术恢复了原始的置信水平。该方法在仿真像素化的基于补丁的物理对抗攻击中提高了模型的韧性和可靠性。这项工作推动了对抗挑战中对象检测和分类网络的发展，并为关键应用提供了强大的基础。