摘要
一种伪装车辆的全覆盖三维对抗攻击纹理生成方法属人工智能深度学习技术领域,本发明使用的网络结构包含神经渲染器,目标分割网络,目标检测,本发明通过对目标车辆进行3D建模,利用神经渲染器获取在设定好的角度和相机距离渲染出的车辆成像,将渲染的伪装车辆转换为逼真的场景,设计损失函数利用深度学习训练目标对抗攻击纹理所需的纹理外观信息,生成的对抗攻击纹理图案生成纹理具备转移攻击后保留攻击特性的能力,在现实情况下更好地融入环境颜色,使生成的对抗攻击纹理颜色与背景更为接近,由此解决现有对抗攻击纹理在现实环境中易被人注意的技术问题。
技术关键词
纹理生成方法
伪装车辆
网格模型
人工智能深度学习技术
对抗性
车辆图像数据
图片
深度学习训练
纹理外观
车辆模型
重叠面积
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颜色
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相机
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