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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开了一种针对基于单目相机的6自由度姿态估计方法的对抗样本生成方法，包括：步骤1、给定一个RGB图像I和目标3D模型M；步骤2、估计目标模型的目标姿态；步骤3、设计图像分割网络，用于6自由度姿态估计攻击，欺骗深度6自由度姿态估计网络；步骤4、生成对抗样本：通过预先设计好的分割网络生成对抗样本，本发明的有益效果是设计了U6DA损失函数来指导对抗样本的生成，损失函数的目的是将分割注意力图从原来的位置转移开，因此可以用于将黑盒攻击迁移到主流的6自由度姿态估计网络。由于基于RANSAC的PnP求解器可能会受到U6DA的影响，生成的对抗样本往往对主流的6自由度姿态估计网络具有攻击性。
主权项：1.一种针对基于单目相机的6自由度姿态估计方法的对抗样本生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：给定一个RGB图像I和目标3D模型M；S2：估计目标模型的目标姿态；S3：设计分割网络，即统一6自由度姿态估计攻击欺骗深度6自由度姿态估计网络；输入：原始RGB图像I，训练过的UNet模型Fθ，θ为网络的参数，扰动剪切因子∈，最大迭代次数M；输出：受扰动的RGB图像Iadv；S4：生成对抗样本：通过预先设计好的分割网络生成对抗样本，Iadv＝I+∈。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种针对基于单目相机的6自由度姿态估计方法的对抗样本生成方法
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