【技术实现步骤摘要】
对抗图像样本的生成方法、装置、电子设备以及存储介质
[0001]本公开涉及目标识别领域，尤其涉及一种对抗图像样本的生成方法、装置电子设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，在生成对抗图像样本时，通常是通过增加扰动幅度的方法来突出对抗样本中的可以干扰模型预测结果的特征，比如，当对抗样本为图片时，通过使得目标检测模型对图片某个物体进行误分类，但同时又不影响人眼对图像的识别，来突出该图片中的可以干扰目标检测模型预测结果的特征。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种用于对抗图像样本的生成方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种对抗图像样本的生成方法，包括：获取原始图像样本；对原始图像样本分别进行至少一种图像变换，得到至少一个第一目标图像样本；基于目标模型分别对原始图像样本和至少一个第一目标图像样本进行检测，得到第一检测结果和至少一个第二检测结果，其中，第一检测结果用于表征原始图像样本的检测结果，每个第二检测结果用于表征对应的一个第一目标图像样本的检测结果；基...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对抗图像样本的生成方法，包括：获取原始图像样本；对所述原始图像样本分别进行至少一种图像变换，得到至少一个第一目标图像样本；基于目标模型分别对所述原始图像样本和所述至少一个第一目标图像样本进行检测，得到第一检测结果和至少一个第二检测结果，其中，所述第一检测结果用于表征所述原始图像样本的检测结果，每个所述第二检测结果用于表征对应的一个所述第一目标图像样本的检测结果；基于所述第一检测结果和所述至少一个第二检测结果生成所述目标模型的对抗图像样本组，其中，所述对抗图像样本组中每个对抗图像样本包括用于干扰所述目标模型的检测结果的特征。2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述第一检测结果和所述至少一个第二检测结果生成所述目标模型的对抗图像样本包括：基于所述第一检测结果和所述至少一个第二检测结果，将所述原始图像样本和所述至少一个第一目标图像样本生成为所述对抗图像样本组。3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述第一检测结果和所述至少一个第二检测结果，将所述原始图像样本和所述至少一个第一目标图像样本生成为所述对抗图像样本组包括：判断步骤，基于所述第一检测结果和所述至少一个第二检测结果，判断所述原始图像样本和所述至少一个第一目标图像样本是否为成功对抗图像样本，如果是，则执行第一确定步骤，如果否，则执行第二确定步骤，其中，所述成功对抗图像样本为成功干扰到所述目标模型的检测结果的样本；第一确定步骤，将所述原始图像样本和所述至少一个第一目标图像样本确定为所述对抗图像样本组；第二确定步骤，基于所述原始图像样本上的梯度和每个所述第一目标图像样本上的梯度，生成所述对抗图像样本组。4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述原始图像样本上的梯度和每个所述第一目标图像样本上的梯度，生成所述对抗图像样本组包括：基于所述原始图像样本上的梯度和每个所述第一目标图像样本上的梯度对所述原始图像样本进行更新；对更新后的所述原始图像样本分别进行至少一种图像变换，得到至少一个第二目标图像样本；基于所述目标模型分别对所述至少一个第二目标图像样本进行检测，得到至少一个第三检测结果；将所述第三检测结果确定为所述第二检测结果，并执行所述判断步骤。5.根据权利要求4所述的方法，基于所述原始图像样本上的梯度和每个所述第一目标图像样本上的梯度对所述原始图像样本进行更新包括：将所述原始图像样本上的梯度和每个所述第一目标图像样本上的梯度转换为目标梯度，其中，所述目标梯度用于使每个所述对抗图像样本包括用于干扰所述目标模型的检测结果的特征；
基于所述目标梯度对所述原始图像样本进行更新。6.根据权利要求5所述的方法，基于所述目标梯度对所述原始图像样本进行更新包括：在所述原始图像样本上增加所述目标梯度，得到更新后的所述原始图像样本。7.根据权利要求3所述的方法，还包括：基于所述第一检测结果的损失函数和每个所述第二检测结果的损失函数，确定所述原始图像样本上的梯度和每个所述第一目标图像样本上的梯度。8.根据权利要求7所述的方法，其中，基于所述第一检测结果的损失函数和每个所述第二检测结果的损失函数，确定所述原始图像样本上的梯度和每个所述第一目标图像样本上的梯度包括：对所述第一检测结果的损失函数进行反向传播，得到所述第一检测结果对应的反向传播结果；对每个所述第二检测结果的损失函数进行反向传播，得到每个所述第二检测结果对应的反向传播结果；基于所述第一检测结果对应的反向传播结果确定所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：干逸显，王洋，吕中厚，黄英仁，张华正，田伟娟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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