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CVPR 2020 | 眼见为虚：利用对抗文本图像攻击场景文本识别模型

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本文简要介绍CVPR2020录用论文“What Machines See Is Not What They Get: Fooling Scene Text Recognition Models with Adversarial Text Images”的主要工作。该论文针对目前主流的场景文字识别（STR）模型，提出了一种高效的基于优化的对抗攻击方法。这是对抗攻击在场景文本识别模型中的首次尝试和研究。实验证明，该方法在7个真实数据和2个生成数据上大大降低了STR模型的识别性能，并成功攻击了百度OCR的识别引擎。

2020-06-29

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CVPR2020 | 中科院VIPL实验室7篇录取论文详解

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编者按：近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果揭晓，从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。中科院VIPL实验室共七篇论文录取，内容涉及弱监督语义分割、活体检测、手势识别、视觉问答、行人搜索、无监督领域自适应方法等方面，本文将予以详细介绍。

2020-03-13

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