行人再识别系统中无感噪声攻击的防御方法

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摘 要：深度学习在行人再识别任务上的应用已经取得了较大进步。然而，由于深度神经网络的鲁棒性容易受到对抗样本的攻击，深度学习在行人再识别模型应用中暴露出来一些安全问题。针对该问题，提出一种无感噪声攻击的防御方法DSN。首先，利用RGB图像的灰度补丁图像，使其在训练过程中增强数据，从而提升行人再识别模型的识别能力。（剩余19748字）

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