基于自注意力增强的图卷积变分自编码器实现对抗样本防御方法、装置、处理器及其介质

本发明涉及一种基于自注意力增强的图卷积变分自编码器实现对抗样本防御的方法，包括以下步骤：构建关键点检测模块，从输入图像中提取关键几何特征点；构建自注意增强的图卷积变分自编码器模块，对关键点特征进行净化处理；构建图像重建模块，基于净化后的特征重建干净图像；构建分类预测模块，对重建图像进行缺陷类别分类。采用了本发明的基于自注意力增强的图卷积变分自编码器实现对抗样本防御的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，能够有效防御FGSM和PGD等对抗攻击，在保持分类精度的同时显著提升模型鲁棒性，具有高防御效果、强泛化能力和良好的计算效率，特别适用于钢材缺陷检测等工业应用场景。