平滑分类器认证稳健性的一致性正则化 (NeurIPS2020) 该存储库包含和的论文“平滑分类器的证明稳健性的一致性正则化”代码。 依存关系 conda create -n smoothing-consistency python=3 conda activate smoothing-consistency # IMPORTANT: Please make sure `pytorch != 1.4.0` # Currently, our code is not compatible to `pytorch == 1.4.0`; # See more details at `https://github.com/pytorch/pytorch/issues/32395`. # Below is for linux, with CUDA 10; see https://pytorc

pro_gan_pytorch 包包含 ProGAN 的实现。 论文题为“渐进式增长的 GAN 以提高质量、稳定性和变化”。 链接 -> 训练示例 -> :star: [新] 预训练模型： 请找下预训练模型saved_models/在目录 :star: [新]演示： 存储库现在在samples/目录下包含一个潜在空间插值动画演示。 只需从上面提到的 drive_link 下载所有预训练的权重，并将它们放在demo.py脚本旁边的samples/目录中。 请注意，在demo.py脚本的开头有一些demo.py参数，以便您可以使用它。 该演示加载随机点的图像，然后在它们之间进行线性插值以生成平滑的动画。 你需要有一个好的 GPU（至少 GTX 1070）才能在演示中看到强大的 FPS。 然而，可以优化演示以并行生成图像（目前它是完全顺序的）。 为了在 Generator 中加载权重，该过程是 P

对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传

针对位置优化的对抗补丁进行对抗训练 | | | | 论文代码： Sukrut Rao，David Stutz，Bernt Schiele。 （2020）针对位置优化的对抗补丁的对抗训练。 在：Bartoli A.，Fusiello A.（编辑）《计算机视觉– ECCV 2020研讨会》中。 ECCV2020。《计算机科学讲义》，第12539卷。ChamSpringer。 设置 要求 Python 3.7或更高版本 火炬 科学的 h5py scikit图像 scikit学习 可选要求 使用脚本将数据转换为HDF5格式 火炬视觉 枕头 大熊猫 使用Tensorboard日志记录 张量板 除了Python和PyTorch，所有要求都可以使用pip直接安装： $ pip install -r requirements.txt 设定路径 在 ，设置以下变量： BASE_DATA ：数据

数据几何在对抗机器学习中的作用