每个模型文件都有自己的格式，有自研引擎的模型格式，有AutoDesk提供的模型文件格式，比如FBX模型文件，因为Unity与UE4引擎的使用而备受关注，FBX文件是AutoDesk提供的SDK，已经封装好了，我们并不能查看到其内部结构。网上也有很多关于这方面的文章，但是都没有真正解释FBX文…

本文采用 AUTODESK的FBX SDK来解析fbx文件，使用语言为python。 下面结合代码解析出fbx文件中的材质与贴图，以及简单介绍涉及到的类的关系。 1.sdk中的一些基本概念 FbxScene    该类包含了整个3D场景的描述。对文件进行解析时，要先获得场景…

目录 描述环境步骤 描述 在linux平台上python安装 Autodesk FBX 包。 环境 Ubuntu20.02 其他版本也都可以Python 3.7 步骤 假设你通过conda创建的环境为，首先定位到site-packages. /media/frank/easystore/anaconda3/envs/rlgpu/lib/python3.7/site-packages然…

连续的定义 维基百科给出的定义： 连续函数（英语：Continuous function）是指函数在数学上的属性为连续。直观上来说，连续的函数就是当输入值的变化足够小的时候，输出的变化也会随之足够小的函数。 所以不要直…

一、convmv命令简介 单个文件编码转换我们可以使用系统自带的命令iconv，命令使用可以参考Linux命令之iconv命令。如果是整个中文文件夹及你们的文件全是乱码怎么办呢？这个时候我们可以使用convmv命令，通过-r参数完成整个目录里文件编码的转换…

目录 1. 相关说明2. 相关简述3. 代码实现3.1 引入相关包3.2 输入3.3 定义被攻击的模型3.4 定义FGSM攻击函数3.5 测试函数 4. 可视化结果5. 可视化对抗样本6. 预训练模型下载7. 训练模型8. 完整代码 1. 相关说明 最近在整理相关实验代码的时候，无意中需要重新梳理下…

本篇文章是博主在AI、无人机、强化学习等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在AI学…

FGSM技术 对抗攻击技术，因为网络的深层，很少的改变就有可能改变网络中激活函数的方向，进而直接大量改变输出。因此，从模型中得到特殊的输入X就能让模型产生严重的误判，这种就是神经网络攻击技术。 我们希望得到和原输入类似的输入，但是与此同时尽可能让输出发生尽可能大…

背景： 生成对抗样本，即扰动图像，让原本是“停车”的信号牌识别为“禁止驶入” 实验准备 模型：找一个训练好的，识别交通信号牌的CNN模型，灰度图像 模型地址：GitHub - Daulettulegenov/TSR_CNN:…

对抗样本的线性解释 数字图像通常采用每个像素8bit来编码，因此会抛弃小于1/255的信息。设原始图像为 x \bm{x} x,扰动噪声为 η \bm{\eta} η,扰动之后的图像为： x ~ x η \tilde{\bm{x}}\bm{x}\bm{\eta} x~xη 如果 η \bm{\eta} η小于特征的精度&…

理论部分参见​李宏毅机器学习——对抗攻击Adversarial Attack_iwill323的博客-CSDN博客 目录 目标和方法 评价方法 导包 Global Settings Data transform Dataset 代理模型和目标模型 评估目标模型在非攻击性图像上的表现 Attack Algorithm FGSM I-FGSM MI-FGSM…

Goodfellow等人认为高维空间下的线性行为足以产生对抗样本， 对抗样本的线性解释： 常见的数据图像大部分表示成1-255,8bit/像素点的形式，在原始样本上加小小的扰动就会被误分类。现在我们有： 当存在一个小到可忽略的ε满足∥η∥∞…

目录 1、FGSM原理公式 2、pytorch实现2.1 建立模型2.2 FGSM模块2.3 测试2.4 可视化对比2.5 对比样本与对抗样本 1、FGSM原理 论文 Explaining and harnessing adversarial examples. 这篇论文由Goodfellow等人发表在ICLR2015会议上，是对抗样本生成领域的经典论文。…

最著名的对抗样本算法应该就是 Fast Gradient Sign Attack（FGSM）快速梯度算法，其原理是，在白盒环境下，通过求出模型对输入数据的导数，用函数求得其梯度方向，再乘以步长，得到的就是其…

文章目录 简介前期准备一、FGSM1.原理2.核心代码3.结果 二、BIM/I-FGSM1.原理2.核心代码3.结果 三、PGD1.原理2.核心代码3.结果 四、JSMA1.原理2.核心代码3.结果 五、C&W1.原理2.核心代码3.结果 六、DeepFool1.原理2.核心代码3.结果 总结 简介 随着深度学习的快速发展&…

论文标题 ADVERSARIAL EXAMPLES IN THE PHYSICAL WORLD 论文url https://arxiv.org/pdf/1607.02533.pdf?utm_sourcesciontist.com&utm_mediumrefer&utm_campaignpromote 论文核心内容： 提出了迭代FGSM的方法，以及least likely 攻击的方法。…

文献原文：http://arxiv.org/abs/1412.6572 引言 一些神经网络会错误的分类对抗样本（通过对数据集中的例子使用小但故意最坏情况的扰动形成的输入），受扰动的输入会导致模型输出一个高置信度的错误答案。 早期认为是非线性和过拟合…

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录 一、模型训练总结回顾 二、对RMB分类模型进行fgsm攻击 1.fgsm原理 2.大致思路流程概述 1.求数据集中每个数据集的梯度（以供fgsm生成噪声） 2.通过…

1、from __future__ import print_function 用法 2、 3、 4、 5、 6、 numpy库是是用python进行数值计算、矩阵运算、数据处理、数据分析的常用库，也是进一步学习pandas库的基础。 7、 这句的意思是将matplotlib库中的pyplot导入。 Matplotlib是Python的一个绘图库…

FGSM 先训练一个神经网络的模型 LeNet 下载数据集并可视化 # 这句话的作用:即使是在Python2.7版本的环境下，print功能的使用格式也遵循Python3.x版本中的加括号的形式 from __future__ import print_functionimport torchvision from torch.utils.data import Da…