对卷积神经网络（CNN）的对抗性攻击的存在质疑这种模型对严重应用的适合度。攻击操纵输入图像，使得错误分类是在对人类观察者看上去正常的同时唤起的 - 因此它们不容易被检测到。在不同的上下文中，CNN隐藏层的反向传播激活（对给定输入的“特征响应”）有助于可视化人类“调试器” CNN“在计算其输出时对CNN”的看法。在这项工作中，我们提出了一种新颖的检测方法，以防止攻击。我们通过在特征响应中跟踪对抗扰动来做到这一点，从而可以使用平均局部空间熵自动检测。该方法不会改变原始的网络体系结构，并且完全可以解释。实验证实了我们对在Imagenet训练的大规模模型的最新攻击方法的有效性。
translated by 谷歌翻译
径向基函数神经网络（RBF）是用于模式分类和回归的主要候选者，并且已在经典的机器学习应用中广泛使用。但是，由于缺乏现代体系结构的适应性，RBF尚未使用常规卷积神经网络（CNN）纳入当代深度学习研究和计算机视觉。在本文中，我们通过修改训练过程并引入新的激活功能来训练现代视觉体系结构端到端以端对端进行图像分类，从而将RBF网络作为分类器将作为分类器。 RBF的特定架构使学习相似性距离度量可以比较和查找相似和不同的图像。此外，我们证明，在任何CNN体系结构上使用RBF分类器都提供了有关模型决策过程的新的人性化洞察力。最后，我们成功地将RBF应用于一系列CNN体系结构，并在基准计算机视觉数据集上评估结果。
translated by 谷歌翻译
随着Covid-19在世界范围内的传播，需要快速，精确的自动分诊机制，以减少人类的努力，例如用于基于图像的诊断。尽管文献在这个方向上显示出了有希望的努力，但报告的结果并未考虑在不同情况下获得的CT扫描的可变性，因此，渲染模型不适合使用，例如使用例如使用例如不同的扫描仪技术。虽然现在可以使用PCR测试有效地进行COVID-19诊断，但该用例却例证了一种方法来克服数据可变性问题以使医疗图像分析模型更广泛地适用。在本文中，我们使用COVID-19诊断的示例明确解决了可变性问题，并提出了一种新颖的生成方法，旨在消除例如成像技术同时通过利用深度自动编码器的想法来同时引入CT扫描的最小变化。拟议的预性架构（PrepNet）（i）在多个CT扫描数据集上共同训练，（ii）能够提取改进的判别特征以改善诊断。三个公共数据集（SARS-COVID-2，UCSD COVID-CT，MOSMED）的实验结果表明，我们的模型将交叉数据集的概括提高了高达$ 11.84 $ $的百分比，尽管数据集绩效中的情况略有下降。
translated by 谷歌翻译
这项工作介绍了使用常规摄像头和事件摄像机的多动画视觉数据获取的共同捕获系统。事件摄像机比基于框架的相机具有多个优势，例如高时间分辨率和时间冗余抑制，这使我们能够有效捕获鱼类的快速和不稳定的运动。此外，我们提出了一种基于事件的多动物跟踪算法，该算法证明了该方法的可行性，并为进一步探索事件摄像机和传统摄像机的多动物跟踪的优势提供了基础。
translated by 谷歌翻译