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RESEARCH · CL_18694 · May 5 · 06:23

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。