用于对抗性鲁棒对象检测的系统和方法

摘要

本文中公开的是用于提高对象检测器对对抗性攻击的鲁棒性的方法的实施方式。从对象检测的多任务角度系统地分析针对对象检测器的现有攻击以及各个任务分量对模型鲁棒性的影响。在一个或多个实施方式中，引入对象检测的多任务学习观点，并识别任务损失的非对称作用。提出了用于鲁棒对象检测的对抗性训练方法的一个或多个实施方式以利用多个攻击源来提高对象检测模型的鲁棒性。