带了个对抗图像块，YOLOv2竟然无法识别我是人( 六 )
如果相邻像素比较相似，则分数较低；反之，则分数很高。
L_obj：图像中的最大 objectness 分数。对抗图像块的目标是隐藏图像中的人。为此，该研究的训练目标是最小化检测器输出的目标或类别分数。
总损失函数由这三个损失函数组成：
研究者将根据实验确定的因子 α 和 β 缩放的三个损失相加，然后利用 Adam 算法进行优化。
该优化器的目标是最小化总损失 L。在优化过程中，研究者冻结网络中的所有权重，只改变对抗图像块中的值。优化开始时，根据随机值初始化对抗图像块。
图 3 概述了目标损失的计算过程，类别概率也是根据相同的过程计算的。
图5/9
图 3：计算目标损失的过程。
实验
研究者使用和训练时相同的过程，将对抗图像块应用于 Inria 测试集以进行评估。在实验过程中，研究者最小化一些可能隐藏人的不同参数。作为对照，研究者还将其结果与包含随机噪声的图像块进行了比较，二者的评估方式完全一样。
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