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提出了一种新颖的方法,名为 MVPatch,旨在提高对抗性贴片的转移性和隐蔽性,避免易于识别和传输性差的问题。该方法通过使用集成攻击损失函数来降低多个对象检测器的对象置信度分数,从而增强对抗性贴片的转移性,同时使用 CSS 损失函数实现轻量级的视觉相似度测量算法,使得生成的对抗性贴片具有更加自然和隐蔽的外观。广泛的实验表明,与类似算法相比,所提出的 MVPatch...

MVPatch:物理世界中针对目标检测器的更生动伪装攻击

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-29T00:00:00Z
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