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SegPGD
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新的FSPGD方法增强了对语义分割的黑盒攻击
研究人员开发了一种名为特征相似性投影梯度下降（FSPGD）的新方法，以改进对语义分割模型的黑盒对抗性攻击。该技术在特征空间中运行，破坏中间表示而不是仅破坏输出logits，这对于密集预测任务至关重要。在Pascal VOC 2012和Cityscapes等标准数据集上的实验表明，与现有方法相比，FSPGD实现了更高的可迁移性，并在用于对抗性训练时增强了模型鲁棒性。
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新的基于扩散的攻击目标是自动驾驶中的激光雷达分割
研究人员开发了一种新颖的基于扩散的对抗性攻击，专门针对自动驾驶中使用的二维测距图像分割模型。该方法在新的arXiv论文中有所介绍，生成的对抗性样本在视觉上逼真，并且与自然数据分布接近，同时会导致分割中的结构化错误。该攻击提供了可调的退化，并已证明对不同的分割架构都有效，优于FGSM和SegPGD等现有的有界攻击方法。
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新的TsallisPGD攻击方法改进了对语义分割模型的对抗性攻击
研究人员开发了TsallisPGD，一种新颖的对抗性攻击方法，旨在更有效地针对语义分割模型。这种新方法利用Tsallis交叉熵（标准交叉熵的广义形式）来适应性地调整跨像素的梯度加权。在Cityscapes和Pascal VOC等数据集上的实验表明，TsallisPGD在降低模型准确性和平均交并比（mIoU）方面优于现有方法。