摘要
本发明涉及人工智能技术领域,尤其是提供了一种基于光学图像的局部扰动对抗样本生成方法。该方法包括通过旋转目标检测算法进行图像目标定位,获取定位图像中旋转或倾斜的物体;构建双层卷积网络进行显著区域检测,确定特征图的显著区域;基于局部扰动,生成显著区域的对抗样本,该方法提高了对抗攻击的性能,避免了对抗攻击隐蔽性的降低。
技术关键词
样本生成方法
多任务学习网络
三元组损失函数
可读存储介质
图像分类模型
算法
特征提取能力
噪声
特征点
人工智能技术
计算机
掩膜
物体
定位模块
超参数
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