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《对抗样本可提高图像识别度》之前的观念认为，对抗样本是ConvNets的威胁，并且对对抗样本的训练会导致干净图像的准确性下降。本文提出了相反的观点，使用对抗样本能够提高准确性。4.EnhancingCross-TaskBlack-BoxTransferabilityofAdversarial
从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维...2020CVPR对抗样本相关论文整理(无开源代码...
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一…
本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一起来看看读过这些论文的推荐人的推荐理由与个人评价吧！本期推荐人：孙裕道，北京邮电大学网络空间安全学院在读博士生，主要研究方向为GAN图像生成和人脸，情绪对抗样本生成。#AdversarialAttack
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本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一起来看看读过这些论文的推荐人的推荐理由与个人评价吧！本期推荐人：孙裕道，北京邮电大学网络空间安全学院在读博士生，主要研究方向为GAN图像生成和人脸，情绪对抗样本生成。
近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下。.本文选取了ICCV2019的3篇论文，从目标分类对抗攻击、语义攻击、对抗样本迁移性方面，为大家梳理最新进展。.论文1：FDA...
本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】下述论文已分类打包好！共116篇，事实上仍有一些GAN论文未被包含入内，比如笔者发推文时，又看到一篇《Rotate-and-Render:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotatio…
伟大的GAN（生成对抗网络）前言：以下所有内容是学习过程中产生的，不一定具有Ture可信度，仅供初学者学习参考，如果有不对的地方，敬请指正再批评；所有参考资料均来源于互联网和论文，文末贴出链接。摘要：主要从警察与造者的通俗例子讲解生成对抗网络的基本原理，生成器与判别…
根据相关算法，AMiner近期最新推出了“生成式对抗网络”专题页，在该页面你可以研读近10年来GAN领域的百余篇经典论文，还可快速进行一键综述，了解GAN领域近年来的发展态势。按照必读论文的被引用量，我们挑选了TOP10作简要分析解读，供大参考学习。
《对抗样本可提高图像识别度》之前的观念认为，对抗样本是ConvNets的威胁，并且对对抗样本的训练会导致干净图像的准确性下降。本文提出了相反的观点，使用对抗样本能够提高准确性。4.EnhancingCross-TaskBlack-BoxTransferabilityofAdversarial
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近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下。.本文选取了ICCV2019的3篇论文，从目标分类对抗攻击、语义攻击、对抗样本迁移性方面，为大家梳理最新进展。.论文1：FDA...
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