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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
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。
Amusi
2020-06-29
2.5K1
CVPR2020 | 中科院VIPL实验室7篇录取论文详解
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。
Amusi
2020-03-13
1K0
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