SegPAR

新的SegPAR框架增强了语义分割的稀疏攻击

研究人员推出SegPAR，一个旨在改进语义分割稀疏决策黑盒攻击的新框架。现有方法由于其图像中心方法在查询效率方面存在困难，该方法会迅速耗尽查询预算。SegPAR通过采用类别中心探索范式并结合新颖的差异奖励来缓解像素累积过程中的误导性反馈，从而解决这一问题。实验表明，SegPAR在稀疏效率和MIoU降低方面优于当前的黑盒基线，同时与白盒攻击保持竞争力。