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Simultaneously Optimizing Perturbations and Positions for Black-box Adversarial Patch Attacks (TPAMI 2022)
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感谢您完善的实验和详实的方法阐述！ #1

Open grandwang opened 1 year ago

grandwang commented 1 year ago

感谢您完善的实验和详实的方法阐述！

最近我们也在进行有对抗样本方向的工作 ，我们想引用您的文章以及部分实验数据（Table.2 Dodging）与我们的方法在同条件下进行对比（我们在Arcface SEResNet50 IR 做到了61，根据经验应该是没有你们的工作更强了👍）

不知道您是否方便联系一下QQ？我们在本地跑的过程中遇到了一些权重文件缺失的问题(如：tiattack.py的anchor_embeddings)，如果您能提供相关的pth文件真的是不胜感激！（毕竟QQ要比度盘快的多 👍 ）

另外还有部分疑问，MI-FGSM属于很早提出的对抗攻击方法了，但是这似乎是一种生成全局噪声的方式，而您在文中展示的效果更类似于Adv-patch，这一部分您是如何设计的？感谢您的解答！

junyizeng commented 1 year ago

您好，请问一下论文中的四个模型以及预训练模型文件是在如何得到的，能否给一下对应的网站连接与模型参数文件？ image

grandwang commented 1 year ago

您好，请问一下论文中的四个模型以及预训练模型文件是在如何得到的，能否给一下对应的网站连接与模型参数文件？ image

自己训练的，我的star里面有用于训练的项目，拉下来直接训练就好，数据集都能下载得到。

junyizeng commented 1 year ago

请问作者回复您了吗？我也没有找到anchor_embeddings。

crystalssssssssssssssssssss commented 11 months ago

同求模型文件

grandwang commented 11 months ago

没有回复，因此后来我是自己训练的，但是非常困难，尤其是我没有做过人脸识别相关的项目，我记得你需要先做一个MTCNN的预训练，然后再去找其他backbone训练合适的网络，最后你应该得到两份权重文件

lc @.***> 于2023年12月6日周三 19:12写道：

同求模型文件

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