观察员
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仅用一张贴纸就能在AI前隐身 安全监控摄像还安全么？
关键字:生成“神奇补丁”，秒变隐形人
他们是如何生成这块神奇的 “对抗性补丁” 的呢？
优化目标包括以下三个部分：
Lnps：非可打印性得分，这个因子表示贴纸中的颜色在多大程度上可由普通打印机打印出来。有下式：
其中 ppatch 是贴纸中的一个像素，而 cprint 是一组可打印颜色 C 中的颜色。这种损失有利于确保图像中的颜色与可打印颜色集中的颜色密切相关。
Ltv：图像总变化。该损失函数损失确保优化器支持平滑颜色过渡的图像并防止图像噪声。可以由 P 计算 Ltv：
如果相邻像素相似则得分较低，如果相邻像素不同则得分较高。
Lobj：图像中的最大对象分数。补丁的目标是隐藏图像中的人。所以训练的目标是对探测器输出的目标或类别分数实现最小化。将这三个部分相加得到总损失函数：
采用由经验确定的因子 α 和 β 对三个部分进行按比例缩放，然后求和，并使用 Adam 算法进行优化。优化器的目标是总损失 L 的最小化。在优化过程中冻结网络中的所有权重，并仅更改 patch 中的值。在过程开始时，以随机值对 patch 进行初始化。
图 3 所示为目标损失的计算，遵循相同的程序来计算类概率
YOLOv2 对象检测器输出一个单元网格，每个单元格包含一系列锚点（默认值为五个）。每个锚点包含边界框的位置、对象概率和类别得分。为了让探测器忽略图像中的人，研究人员尝试了三种不同的方法：最小化类人的分类概率（图 4d），最小化对象得分（图 4c），或两者的组合（图 4b 和 4a）。
研究人员分别尝试了每一种方法。最小化类分数倾向于将类中的人员移至不同的类。在使用 MS COCO 数据集训练的 YOLO 探测器的实验中，研究人员发现生成的贴纸会作为 COCO 数据集中的另一个类被检测到。图 4a 和 4b 分别为采用类和对象概率的实例。
研究人员提出的最小化对象性得分的另一种方法则不存在这个问题。虽然在优化过程中仅仅将其其置于 “人” 这一类别之上，但是生成的贴纸对于某个类的特定性低于其他方法，如图 4c 所示。
研究团队对各种类型的 patch 进行了实验，比如随机生成的图像噪声或者模糊化的图像，最后，他们发现经过多次图像处理的随机物体的照片的效果最好。
例如，他们提出的图像补丁 (图 4c) 是通过随机选取一幅图像来创建的，图像经过了旋转，随机放大和缩小，随机添加随机噪声，随机修改正确率和对比度。
- 原标题：一张贴纸欺骗AI，对抗性补丁让人类隐身，监控摄像危险了！
- 责任编辑:李嘉
- 最后更新: 2019-04-24 18:15:17
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