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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种基于密度贡献感知的对抗补丁生成方法、系统及介质，方法包括：将预设的初始化掩膜、预设的初始化噪声以及待计数图像进行元素级相加，得到初始对抗样本；将初始对抗样本输入人群计数模型，得到待计数图像对应的预测信息和密度图；根据待计数图像对应的标签和密度图得到密度相关差异，并根据预测信息得到密度相关重要性；根据密度相关差异和密度相关重要性得到密度相关贡献，进而根据密度相关贡献和MSE损失值得到总体损失函数；根据总体损失函数和初始化噪声对初始对抗样本进行更新，生成对抗补丁。本发明能够实现对抗补丁对人群计数模型的强攻击效果，提高对抗补丁在欺骗人群计数模型中的性能，可广泛应用于人群计数技术领域。
主权项：1.一种基于密度贡献感知的对抗补丁生成方法，其特征在于，包括以下步骤：将预设的初始化掩膜、预设的初始化噪声以及待计数图像进行元素级相加，得到初始对抗样本；将所述初始对抗样本输入预训练好的人群计数模型，得到所述待计数图像对应的预测信息和密度图；根据所述待计数图像对应的标签和所述密度图得到密度相关差异，并根据所述预测信息得到密度相关重要性；根据所述密度相关差异和所述密度相关重要性得到密度相关贡献，进而根据所述密度相关贡献和MSE损失值得到总体损失函数；根据所述总体损失函数和所述初始化噪声对所述初始对抗样本进行更新，生成对抗补丁。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种基于密度贡献感知的对抗补丁生成方法、系统及介质
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