Buchumschlag

Towards Calibration Enhanced Network by Inverse Adversarial Attack

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cheng, Yupeng, Lim, Zi Pong, Modi, Sarthak Ketanbhai, Teo, Yon Shin, Cao, Yushi, Lin, Shang-Wei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Towards Universal & Efficient Model Compression via Exponential Torque Pruning
von: Modi, Sarthak Ketanbhai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SOSAE: Self-Organizing Sparse AutoEncoder
von: Modi, Sarthak Ketanbhai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Online Reference-Free Evaluation Framework for Flowchart Image-to-Code Generation
von: Nguyen, Giang Son, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning More from Less: Exploiting Counterfactuals for Data-Efficient Chart Understanding
von: Bao, Jianzhu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adversarial Exposure Attack on Diabetic Retinopathy Imagery Grading
von: Cheng, Yupeng, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Distillation-Enhanced Physical Adversarial Attacks
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RC-AutoCalib: An End-to-End Radar-Camera Automatic Calibration Network
von: Luu, Van-Tin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Calibrated Deep Clustering Network
von: Jia, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Attacks on Robot Localization Systems via Deep Feature Perturbation
von: Li, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TT-Sparse: Learning Sparse Rule Models with Differentiable Truth Tables
von: Soegeng, Hans Farrell, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Physically Realizable Adversarial Attacks in Embodied Vision Navigation
von: Chen, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$L_p$-norm Distortion-Efficient Adversarial Attack
von: Zhou, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Transferable Targeted 3D Adversarial Attack in the Physical World
von: Huang, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Targeted Adversarial Attacks on Large Vision-Language Models via Intermediate Projector
von: Cao, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Text Adversarial Attacks with Dynamic Outputs
von: Wang, Wenqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MAA: Meticulous Adversarial Attack against Vision-Language Pre-trained Models
von: Zhang, Peng-Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Cross-Domain Multi-Targeted Adversarial Attacks
von: Gonçalves, Taïga, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TPatch: A Triggered Physical Adversarial Patch
von: Zhu, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Diffusion-based Unrestricted Adversarial Attacks via Adversary Preferences Alignment
von: Jiang, Kaixun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physical Adversarial Camouflage through Gradient Calibration and Regularization
von: Liang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NAT: Learning to Attack Neurons for Enhanced Adversarial Transferability
von: Nakka, Krishna Kanth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autonomous LLM-Enhanced Adversarial Attack for Text-to-Motion
von: Miao, Honglei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Transferable Targeted Adversarial Attack via Normalized Logit Calibration and Truncated Feature Mixing
von: Weng, Juanjuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unbiased Estimator for Distorted Conics in Camera Calibration
von: Song, Chaehyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CAVALRY-V: A Large-Scale Generator Framework for Adversarial Attacks on Video MLLMs
von: Zhang, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Unified Robustness Against Both Backdoor and Adversarial Attacks
von: Niu, Zhenxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey
von: Wei, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Towards Effective and Sparse Adversarial Attack on Spiking Neural Networks via Breaking Invisible Surrogate Gradients
von: Lun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MMAD-Purify: A Precision-Optimized Framework for Efficient and Scalable Multi-Modal Attacks
von: Liu, Xinxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Left-right Discrepancy for Adversarial Attack on Stereo Networks
von: Wang, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Spiking Neural Networks Against Adversarial Attacks
von: Wang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamics-aware Adversarial Attack of Adaptive Neural Networks
von: Tao, An, et al.
Veröffentlicht: (2022)

ResGuard: Enhancing Robustness Against Known Original Attacks in Deep Watermarking
von: Wang, Hanyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Tracking Robustness with Auxiliary Adversarial Defense Networks
von: Wu, Zhewei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IRAD: Implicit Representation-driven Image Resampling against Adversarial Attacks
von: Cao, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Air-Know: Arbiter-Calibrated Knowledge-Internalizing Robust Network for Composed Image Retrieval
von: Fu, Zhiheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AdvI2I: Adversarial Image Attack on Image-to-Image Diffusion models
von: Zeng, Yaopei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Erosion Attack for Adversarial Training to Enhance Semantic Segmentation Robustness
von: Song, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robustness in AI-Generated Detection: Enhancing Resistance to Adversarial Attacks
von: Haoxuan, Sun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Adversarial Attacks: The Similar Target Method
von: Zhang, Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2023)