图像对抗学习笔记：复现DPatch

2024-04-06 22:52:52

参考文献 https://arxiv.org/abs/1806.02299
源码地址：https://github.com/veralauee/DPatch

本平台环境参数：

gpu：GTX 1050 Ti（mobile）
cpu：intel i7-7700HQ
内存：16GB
Python 3.6
Ubuntu版本：16.04
NVIDIA驱动版本：384
cuda版本：cuda_9.0.176_384.81_linux
cudnn版本：cudnn-9.0-linux-x64-v7.1
opencv源码版本：3.3.10.0

安装顺序如下：

1.在Windows下安装Ubuntu双系统
2.安装NVIDIA驱动384
3.安装CUDA并配置CUDnn
4.安装Opencv并设置环境变量

安装CUDA、CUDnn及OpenCV与《YOLOv3搭建复现》基本一致

下载并安装Pytorch及文档README所要求的Tensorboard
Pytorch为0.4.1 torchvision为2.7.1

pip install pytorch==0.4.1
pip install torchvision==2.7.1

yolo 参考 https://github.com/longcw/yolo2-pytorch.
下载已训练好的yolo模型 yolo-voc.weights.h5

安装DPatch

./make.sh
Download the pretrained yolo model yolo-voc.weights.h5
Download the dataset VOCdevkit
解压并放置为以下文件格式
$VOCdevkit/ # development kit
$VOCdevkit/VOCcode/ # VOC utility code
$VOCdevkit/VOC2007 # image sets, annotations, etc.
… and several other directories …

cd DPatch
mkdir data
cd data
ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007

也可以将VOCdevkit放在data文件夹下，并重命名为VOCdevkit2007
5.最后即可运行demo.py train.py等

Train a DPatch

训练好的 DPATCH保存在 trained_patch/${target_class}/

bash python train.py

测试DPatch的对抗效果
Download a trained DPATCH （github博主已经训练好的）https://drive.google.com/open?id=1_G5xXWIJWNGuss4KZbBQ9pMvuthmL_wc , or you can test your trained DPatch and set the path in cfgs/config.py (Line 102)

bash python test.py –-attack untargeted
python test.py –-attack targeted

由于已训练好的DPatch为数组的形式，在贴至图像上前需要转换成图像的RGB格式，这里需要使用相应的函数进行实现。

使图中人物的置信度有一定的降低

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