ICCV 2019 | 百度開發的對抗魯棒的物體檢測模型讓性飆升

目標檢測是一項重要的視覺任務，已成爲許多視覺系統不可缺少的組成部分。其魯棒性已成爲實際應用中的重要性能指標。儘管最近許多研究表明，目標檢測模型容易受到對抗性攻擊，但很少有人致力於提高其魯棒性。 本文首先從模型魯棒性的角度對近年來發展起來的目標檢測器和各種攻擊方法進行了回顧和系統分析。然後，提出了一種多任務學習的目標檢測方法，並確定了任務損失的不對稱性。爲了提高檢測模型的魯棒性，進一步發展了一種利用

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