北京百度网讯科技有限公司田伟娟获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利对抗样本的生成方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114648673B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210196939.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权对抗样本的生成方法和装置是由田伟娟;王洋;吕中厚;黄英仁;张华正;干逸显;高梦晗设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本对抗样本的生成方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种对抗样本的生成方法和装置，涉及人工智能中的图像处理、目标检测及深度学习。具体实现方案为：获取原始图像、以及根据原始图像生成的初始的对抗样本，对原始图像和初始的对抗样本中的目标对象进行目标检测，得到检测信息，根据检测信息、原始图像、以及初始的对抗样本，构建目标对象的损失函数，并基于目标对象的损失函数对初始的对抗样本进行调整，得到最终的对抗样本，可以避免相关中采用人工方式生成最终的对抗样本造成的准确性偏低的弊端，提高了生成的最终的对抗样本的准确性和可靠性，且提高了生成效率。
本发明授权对抗样本的生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种对抗样本的生成方法，包括： 获取原始图像以及根据所述原始图像生成的初始的对抗样本； 对所述原始图像和所述初始的对抗样本中的目标对象进行目标检测，得到所述目标对象在真实类别下的置信度以及所述目标对象在其他类别下的置信度，所述其他类别为所述真实类别之外的类别； 根据所述目标对象在其他类别下的置信度，构建类间差异性损失函数，其中，所述类间差异性损失函数为所述目标对象在其他类别下的置信度之和； 根据所述目标对象在真实类别下的置信度、所述类间差异性损失函数、所述原始图像以及所述初始的对抗样本，构建所述目标对象的损失函数； 调整所述初始的对抗样本，以满足所述目标对象的损失函数小于预设损失阈值，并将满足所述目标对象的损失函数小于所述损失阈值时的调整后的初始的对抗样本，确定为最终的对抗样本；其中，所述最终的对抗样本用于训练网络模型；不同的网络模型的目标对象不同。
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