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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供了一种针对图像分割模型的不可学样本生成方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据现有的图像和对应的视觉提示信息构建训练数据集；步骤S2，根据现有的视觉提示模型构建不可学噪声生成器和代理模型；步骤S3，根据训练数据集对不可学噪声生成器和代理模型进行训练，得到训练好的不可学噪声生成器；步骤S4，将指定图像和对应的视觉提示信息输入训练好的不可学噪声生成器，得到对应的不可学噪声；步骤S5，将不可学噪声添加至指定图像，得到不可学版本图像。总之，本方法能够满足数据效率、生成效率和可迁移性的需求，得到防御图像分割模型的不可学样本。
主权项：1.一种针对图像分割模型的不可学样本生成方法，用于生成指定图像对应的不可学版本图像，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，根据现有的图像和对应的视觉提示信息构建训练数据集；步骤S2，根据现有的视觉提示模型构建不可学噪声生成器和代理模型；步骤S3，根据所述训练数据集对所述不可学噪声生成器和所述代理模型进行训练，得到训练好的不可学噪声生成器；步骤S4，将所述指定图像和对应的所述视觉提示信息输入所述训练好的不可学噪声生成器，得到对应的不可学噪声；步骤S5，将所述不可学噪声添加至所述指定图像，得到所述不可学版本图像，其中，所述不可学噪声生成器包括：图像编码器模块，用于根据所述指定图像，得到对应的视觉特征；提示编码器模块，用于根据所述视觉提示信息，得到对应的提示视觉词元；掩码解码器模块，包括噪声视觉词元和输出视觉词元，用于根据所述视觉特征、所述输出视觉词元、所述提示视觉词元和所述噪声视觉词元，得到所述不可学噪声。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 针对图像分割模型的不可学样本生成方法及装置
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