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基于特征图关注区域的目标检测对抗攻击方法 被引量：2
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作者 王烨奎 曹铁勇 +5 位作者 郑云飞 方正 王杨 刘亚九 付炳阳 陈雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期261-270,共10页
目标检测在无人驾驶、监控安防等领域应用广泛,但研究发现目标检测系统易受对抗样本影响导致性能下降,对其应用安全造成了巨大危险。当前的目标检测对抗攻击方法大多针对某一类目标检测模型进行攻击,普遍存在迁移能力弱的问题。为解决... 目标检测在无人驾驶、监控安防等领域应用广泛,但研究发现目标检测系统易受对抗样本影响导致性能下降,对其应用安全造成了巨大危险。当前的目标检测对抗攻击方法大多针对某一类目标检测模型进行攻击,普遍存在迁移能力弱的问题。为解决上述问题,基于生成对抗网络提出了一种目标检测对抗攻击方法,该方法针对检测模型中常用的非极大值抑制机制和检测模型的特征图关注区域设计了位置回归攻击损失,通过该损失优化攻击,能够使模型的非极大值抑制机制失效,引导生成的候选框偏离预测的关注区域,导致模型预测失败。在VOC数据集上进行实验,该方法能够有效攻击Faster-RCNN、SSD300、SSD512、Retinanet、YOLOv5、One-Net等多种类型的目标检测模型,有效提升了目标检测攻击方法的迁移能力。 展开更多
关键词 目标检测 对抗攻击 生成对抗网络 迁移性 非极大值抑制 关注区域
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CAMOU-YOLO:一种迷彩伪装目标检测模型 被引量：2
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作者 王烨奎 曹铁勇 +4 位作者 王杨 方正 刘亚九 郑云飞 付炳阳 《计算机技术与发展》 2022年第12期29-36,共8页
由于迷彩伪装目标与所处背景高度融合,现有深度目标检测模型在此类目标上的检测效果并不出众。为提升对迷彩伪装目标的检测精度,以YOLOv5s模型为基础,提出了CAMOU-YOLO——一种结合深度可分离卷积和动态注意力的迷彩伪装目标检测模型。... 由于迷彩伪装目标与所处背景高度融合,现有深度目标检测模型在此类目标上的检测效果并不出众。为提升对迷彩伪装目标的检测精度,以YOLOv5s模型为基础,提出了CAMOU-YOLO——一种结合深度可分离卷积和动态注意力的迷彩伪装目标检测模型。针对迷彩伪装目标特征提取难的问题,结合深度可分离卷积与残差结构设计了新的特征提取模块,并对原有骨干网络进行改进,在增强提取能力的同时,减小了模型的参数量;针对迷彩伪装目标定位难度大的问题,在聚合网络中引入动态注意力机制,强化了模型的空间感知能力,使模型对迷彩伪装目标的定位更加精准。在一种公开的迷彩数据集上进行实验,CAMOU-YOLO的mAP@0.5、mAP@0.75和mAP@0.5:0.95指标较原始模型提高了3.2%、5.1%、2.3%,在大、中、小目标上的召回率分别提高了4.1%、2.7%、1.2%,且参数量降低了9.7%;对比其他7种检测算法,CAMOU-YOLO在检测精度上亦具有优势,验证了所提模型对迷彩伪装目标检测任务的有效性。 展开更多
关键词 迷彩伪装 目标检测 YOLO 深度可分离卷积 动态注意力
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