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2022-11-12 18:07:24
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人工智能实践:tensorflow笔记
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[汇总]集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性
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攻击 防御
李宏毅机器学习笔记—对ML模型的攻击和防御
综述2018-cv中深度学习所面临的对抗攻击
攻击开山之作-Intriguing properties of neural networks-ICLR 2014
explaining and harnessing adversarial examples(FGSM)
One Pixel Attack— 使用差分进化算法寻找最优解-2017
对抗攻击研究前景
防御
对抗攻击 分割
FCN
DAG:语义分割和目标检测中的对抗样本(ICCV2017)
Indirect Local Attacks for Context-aware Semantic Segmentation Networks-ECCV 2020
对抗鲁棒性
对抗鲁棒性
分割
语义分割中对抗样本的鲁棒性估量-CVPR2018
分类 集成
减轻对医学图像理解系统的对抗攻击
集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性-2017
防御对抗性样本:弱的防御方式组合起来也不强-2017
集成SPECIALISTS-ICLR2017
集体对抗训练: 攻击与防御-ICLR2018
随机自集成-eccv2018
基于贝叶斯神经网络的对抗防御方法Adv-BNN
集成
分类(在上面)
分割
集成各种分割网络-脑肿瘤分割
集成多个CNN(同构不同参)-检测眼底图像中的视网膜血管
集成CNN-血管分割2018
网络中不同组成部分的集成学习-不平衡医学图像语义分割
分割鲁棒
集成各种分割网络-脑肿瘤分割的鲁棒
CRF
CRF as RNN
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