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  1. TOOL · CL_187491 ·

    新型对抗性攻击针对SAM3图像分割模型

    研究人员开发了通用概念扰动（UCD），这是一种专门针对SAM3图像分割模型的新型对抗性攻击。UCD学习一种单一的图像扰动，可以破坏模型在各种数据集中准确识别和分割概念的能力。这种攻击方法持续优于现有基线，显著降低了分割准确性和概念基础性能。学习到的扰动还表现出向SAM3新版本甚至视频推理的迁移能力，而无需重新优化。