The patch is an example of an adversarial attack on a neural network. 的简体中文翻译

The patch is an example of an adver

The patch is an example of an adversarial attack on a neural network. In recent years, there has been a rise of neural networks for image classification and detection tasks, as their performance is unparalleled by alternative algorithms. At the same time, it was discovered that neural networks are sensitive to (small) perturbations of the input, raising questions regarding their reliability in certain applications. In this paper, we propose to use a specific adversarial attack, namely the patch attack, as a means for camouflaging objects in aerial imagery against neural network-based detection. We further investigate how the effectiveness of the patch depends on parameters like size, position and color.
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该补丁是对神经网络的对抗性攻击的一个例子。近年来,用于图像分类和检测任务的神经网络不断兴起,因为它们的性能是其他算法无法比拟的。与此同时,人们发现神经网络对输入的(小)扰​​动很敏感,这引发了关于其在某些应用中的可靠性的问题。在本文中,我们建议使用特定的对抗性攻击,即补丁攻击,作为伪装航空图像中的对象以对抗基于神经网络的检测的手段。我们进一步研究了补丁的有效性如何取决于尺寸、位置和颜色等参数。
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该补丁是对神经网络进行对抗性攻击的一个例子。近年来,用于图像分类和检测任务的神经网络兴起,因为它们的性能是替代算法所无法比拟的。同时,人们发现神经网络对输入的(小)扰动很敏感,这就对其在某些应用中的可靠性提出了疑问。在本文中,我们建议使用一种特定的对抗性攻击,即补丁攻击,作为在航空图像中伪装物体以对抗神经网络检测的一种手段。我们进一步研究了贴片的有效性如何取决于大小、位置和颜色等参数。
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该补丁是对神经网络进行敌对攻击的一个例子。近年来,出现了用于图像分类和检测任务的神经网络,因为它们的性能是替代算法无法比拟的。同时,人们发现神经网络对输入的(小)扰动很敏感,这就提出了关于它们在某些应用中的可靠性的问题。在本文中,我们提出使用一种特定的对抗性攻击,即补丁攻击,作为一种手段来伪装航空图像中的对象,对抗基于神经网络的检测。我们进一步研究补片的有效性如何依赖于尺寸、位置和颜色等参数。
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