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SqueezeNet
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新的AQUA20数据集旨在解决具有挑战性的水下物种分类问题
研究人员推出了AQUA20，这是一个旨在改进水下物种分类的新基准数据集。该数据集包含20种海洋物种的8,171张图像，经过专门策划，以应对浊度、低光照和遮挡等挑战。对十三种深度学习模型进行了实验，其中ConvNeXt在90.69%的Top-1准确率和88.92%的F1分数方面表现出最高的准确率，尽管其他模型也显示出不同的性能权衡。该研究还包括使用GRAD-CAM和LIME进行的解释性分析，以解释模型行为。
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新型探测器使用模仿算子来识别对抗性图像攻击
研究人员开发了一种新的、无需训练的对抗性图像扰动探测器，该探测器利用高阶 Corbino--Castillo 模仿算子。该探测器以 O(HW) 的时间运行，并且不需要访问被攻击的网络或进行任何重新训练。它通过分析像素级噪声模式，有效地将 FGSM 和 PGD 等攻击生成的对抗性图像与干净图像区分开来。