Our training method is built upon t

Our training method is built upon the work of Thys et al. [10], which is illustrated in Fig. 3. In each iteration a batch of images containing airplanes is used for patch training. The current adversarial patch (initially starting with a random patch) is placed on the airplanes that have been annotated in the ground truth. The patches are scaled, rotated, corrupted with some noise and contrast stretched, such that they resemble real-life recording conditions, before placing them on the airplanes. In our scenario, the patches are randomly rotated over 360 degrees since there is no fixed orientation in aerial images. The effect of this can be observed in the final trained patches (Figure 4) which contain mostly circular symmetric patterns. The YOLOv2 network is used for training, but has its weights fixed during back-propagation; only the patch is adjusted in each iteration. The following loss formula is used for optimization:

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我们的训练方法是建立在 Thys 等人的工作基础上的。[10]，如图 3 所示。在每次迭代中，一批包含飞机的图像用于补丁训练。当前的对抗性补丁（最初从随机补丁开始）放置在已在地面实况中注释的飞机上。这些补丁在放置在飞机上之前，会被缩放、旋转、用一些噪音和对比度拉伸来破坏，以便它们类似于现实生活中的录制条件。在我们的场景中，由于航拍图像中没有固定方向，因此块会随机旋转 360 度。可以在最终训练的补丁（图 4）中观察到这种效果，其中大部分包含圆形对称图案。YOLOv2网络用于训练，但在反向传播时其权重是固定的；每次迭代中仅调整补丁。以下损失公式用于优化：

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我们的训练方法建立在Thys等人[10]的工作基础上，如图所示。3。在每次迭代中，一批包含飞机的图像被用于补丁训练。当前的对抗性补丁（最初从随机补丁开始）被放置在地面实况中注释的飞机上。在将补丁放在飞机上之前，这些补丁经过缩放、旋转、破坏，并带有一些噪音和拉伸的对比度，使其类似于现实生活中的录制条件。在我们的场景中，由于航空图像中没有固定的方向，因此补丁被随机旋转360度。这种效果可以在最终训练的补丁中观察到（图4），这些补丁大多包含圆形对称图案。YOLOv2网络用于训练，但在反向传播期间其权重是固定的；在每次迭代中仅调整补丁。以下损耗公式用于优化：

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结果 (简体中文) 3:[复制]

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我们的训练方法建立在Thys等人[10]的工作基础上，如图3所示。在每次迭代中，包含飞机的一批图像被用于补丁训练。当前的敌对补丁(最初从一个随机补丁开始)被放置在已在地面实况中标注的飞机上。在将它们放置在飞机上之前，这些补片被缩放、旋转、被一些噪声破坏和对比度拉伸，使得它们类似于现实生活中的记录条件。在我们的场景中，面片随机旋转360度，因为在航拍图像中没有固定的方向。这种效果可以在最终训练的面片(图4)中观察到，这些面片主要包含圆形对称图案。YOLOv2网络用于训练，但在反向传播期间其权重是固定的；每次迭代中只调整面片。以下损耗公式用于优化:

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