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DifAttack: 通过分离的特征空间进行高效查询的黑盒攻击
本研究致力于探索高攻击成功率（Attack Success Rate，ASR）和良好通用性的高效评分型黑盒对抗攻击。我们设计了一种基于解耦特征空间的新型攻击方法，称为 DifAttack，它与现有的在整个特征空间进行操作的方法有显著不同。具
PDF9 months ago
开放集合的合成图像源归因
通过度量学习的方法，我们提出了一种用于实现开放集场景下合成图像源追溯的技术，该技术通过学习可区分不同生成器的可转移嵌入向量，并通过与已知生成器的学习参考点在嵌入空间中的距离来判定图像的真实性。实验结果表明，我们的方法能够在开放集场景下成功追
PDF10 months ago
CNS-Net：面向开放集合场景的恶意代码保守新颖性综合网络
本文提出了一种新的方法来在开放情境下识别已知和未知的恶意软件家族，该方法使用合成恶意软件样本和支持向量机来训练分类器，并且还提出了一个新的大规模恶意软件数据集（MAL-100）来支持研究。
PDFa year ago
一种基于 ViT 的混合体系结构的 GAN 基于图像操作的开放集分类
本文研究如何在开放集场景下识别人工智能处理的图片，提出一种基于 Vision Transformers 和位置信息的分类方法，并使用拒绝策略过滤不能识别的图片。此方法在面部属性编辑和 GAN 属性分类任务上取得了较好分类效果。
PDFa year ago
CVPR开放式域自适应中探索类别无关聚类
本文提出了一种用于处理源领域和目标领域中可能存在未知类别的自己集成（Self-Ensembling）方法，称为具有类别不可知聚类（Category-agnostic Clusters）的 SE-CC 模型，该模型利用聚类信息提供了与目标领域
PDF4 years ago
细粒度图像搜索的对抗学习
本论文提出了一种名为 FGGAN 的端到端网络，通过从多视角图像中隐式学习几何变换的方式来学习判别性表征，进而解决精细图像检索中由于姿态变化造成的难点；该网络使用生成式对抗网络（GAN）自动处理复杂视角和姿态的差异，并在开放集情况下能够更好
PDF6 years ago
ECCV反向传播实现的开放集域自适应
该研究提出了一种利用对抗训练的开放式域自适应方法，其中分类器被训练用于在源与目标样本之间建立边界，而生成器被训练用于使目标样本远离边界，从而摆脱未知的目标样本，该方法在领域适应设置中得到了广泛的评估，并在大多数设置中优于其他方法。
PDF6 years ago