Jul, 2023

利用本地固有维度检测深度扩散模型生成的图像

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TL;DR本文提出了使用轻量级多本地内在维度 (multiLID) 技术，在对抗性生成数据检测的基础上，进行合成图像自动检测和相应生成器网络的识别的方法，该方法与现有检测方法相比，在许多现实用例中提供接近完美的检测结果，并证明在扩展性、检测性能和模型鲁棒性等方面的表现优越性。
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    基于扩散模型的 Fokker-Planck 方程提供了一种解决现有方法缺陷的局部内在维度估计器 FLIPD，它兼容于各种流行的深度生成模型，并在局部内在维度估计基准测试中优于现有基线模型。

    Jun, 2024

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    May, 2019

  • 混合潜在扩散

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    Jun, 2022

  • 使用本地内在维度来表征对抗子空间

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    Jan, 2018

  • 局部内在维度对特征对抗样本子空间描述的限制

    本文研究了使用局部内在维数来刻画深度神经网络对抗性样本的子空间，针对存在的局限性作了实验验证，结果表明 LID 能力有限。

    Mar, 2018

  • 基于维纳过程的局部内在维度估计方法视角

    本研究调查了最近最先进的参数化局部内在维度估计方法，从维纳过程的角度探讨了这些方法在其假设不满足时的行为，并给出了这些方法的扩展数学描述以及其误差与数据的概率密度函数之间的关系。

    Jun, 2024

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    Dec, 2023

  • 基于潜变扩散模型的长尾识别

    通过基于隐式扩散模型的特征增强方法，本研究解决计算机视觉中的长尾不平衡分布问题，并在 CIFAR-LT 和 ImageNet-LT 数据集上验证了模型的准确性提升。

    Apr, 2024

  • 揭示虚假：有效的扩散生成图像检测

    本文提出了一种名为 SeDID 的新型检测方法，它利用了扩散模型的特殊属性，即确定性逆和确定性降噪计算误差，分别采用基于统计的 SeDID_Stat 和基于神经网络的 SeDID_NNs，实验证明 SeDID 在应用于扩散模型时优于现有方法，并对区分扩散模型生成的图像做出重要贡献，成为人工智能安全领域的重要一步。

    Jul, 2023

  • 航空影像领域的创新视野：LSKNet 与 DiffusionDet 在高级目标检测方面的应用

    本研究采用 LSKNet 骨干网络结构和 DiffusionDet 头部模型，通过新颖方法和大量割除研究对对象检测模型的精确性进行了深入评估，在空中图像对象检测中取得显著性能提升，提出了新的基准，为更精确和高效的对象检测方法铺平了道路。

    Nov, 2023