西安交通大学 发布 Adversarial Patch Defense Evaluation (APDE) 数据集, 应用在 计算机视觉、对抗性攻击防御 领域

西安交通大学 本次发布的数据集 Adversarial Patch Defense Evaluation (APDE), APDE数据集是针对目标检测器的对抗性补丁防御评估的大型数据集，包含94种类型的补丁和94000张图片。该数据集由西安交通大学、香港城市大学和武汉大学的研究团队创建，旨在提供一个统一的对抗性补丁防御评估框架，解决现有防御评估方法的不足。数据集包含多种补丁类型和攻击方法，可以帮助研究者评估和改进现有的防御模型。该数据集可用于训练和评估防御模型，以提高其鲁棒性和泛化能力。

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