LaVAN：局部化且可见的对抗噪声
计算机视觉与模式识别
2018-03-02 v2 机器学习
摘要
大多数关于基于深度学习的图像分类器对抗样本的工作使用的噪声虽小但覆盖整幅图像。我们探究这样一种情形：允许噪声可见但局限于图像中一小块局部区域，且不覆盖图像中任何主要物体。我们展示可生成仅覆盖图像2%像素、且无一位于主要物体之上的局部化对抗噪声，这些噪声可在图像和位置间迁移，并以极高成功率成功欺骗最先进的Inception v3模型。
引用
@article{arxiv.1801.02608,
title = {LaVAN: Localized and Visible Adversarial Noise},
author = {Danny Karmon and Daniel Zoran and Yoav Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.02608},
year = {2018}
}