brightendavid's blog

1testdataset = Mydataset(device="des2", train_val_test_mode='tets') 123456if self.train_val_test_mode == 'train' or self.train_val_test_mode =='val': self.train_list, self.val_list = \ train_test_split(self.image_list, test_size=val_percent, train_size=1 - val_percent, random_state=1000)else: self.test_list = self.image_list 在dataloader 中加入新的分类，test_list类。 发现，出错，报错显示 1TypeError: 'NoneType' object cannot be ...

[TOC] CD-UAP: Class Discriminative Universal Adversarial Perturbation（AAAI,2020） Consequently, it can be of practical relevance for an attacker to have control over the classes to attack. A natural question arises whether it is possible to craft a universal perturbation that fools the network only for certain classes while having minimal inflfluence on other classes 没怎么看懂 攻击方的角度控制分类/分割网络的分类结果。要求控制具有灵活性，能够控制特定的类别，而不影响其他类别 UAP:A single universal adversarial perturbation (UAP) CD-UA ...

123456789101112131415161718192021import cv2video_path = r'D:\ApowerREC\20220808_153435.mp4' # 视频地址output_path = r'D:/ApowerREC/False/' # 输出文件夹interval = 3 # 每间隔10帧取一张图片if __name__ == '__main__': num = 1 vid = cv2.VideoCapture(video_path) while vid.isOpened(): is_read, frame = vid.read() if is_read: if num % interval == 1: file_name = '%08d' % num cv2.imwrite(output_path + str(file_name) + & ...

[TOC] noise layer是鲁棒性水印的基础工作。几乎是不可能绕过去的。 本文主要写noise layer，其他的基本不写了。反正这些家伙的网络结构都差不多 这些家伙怎么写这破烂玩意都能投顶会呀。 Noise Layer本纪 有一点我觉得很奇怪，JPEG可微压缩的论文应该在2017年就有了，这些家伙竟然到2020才用到。 (不知道是在哪篇论文里面写的，但是讲的很全，到2020初的noise layer为止，2020年还有很重要的一篇cvpr没有讲) 如何在网络中处理攻击失真才能使得水印算法在实用中更鲁棒，是近年来的研究热点。攻击主要分为两种，已知攻击和未知攻击。针对已知攻击目前主要有两种解决方法，一种是生成真实攻击失真数据[56]，缺点是需要大量的实拍数据，并进行矫正，需要很高的成本，并且难以有效模拟实际拍摄中的几何扭曲变换。另一种是模拟攻击数据。很多研究者进行研究，最大的困难是解决不可微压缩问题，如JPEG压缩等。2019年，文献[57]首次提出噪声层的设计并且通过JPEG-Drop对系数采用渐进式滤除。文献[58，59]中，通过设计一系列可微分的函 ...

1 先用tensorboard把loss曲线做出来 这一步还是不够的，因为tensorboard直接下载的矢量图的格式是不符合论文规范的。比如起点不在原点，坐标轴没有图例之类的大人的原因。 2 从tensorboard里面下载csv数据 image-20220804085356686 image-20220804085433667 3 python画表 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132def table3(): # train-val变化曲线 其他noise layer mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 添加这条可以让图形显示中文 y_axis_data_train = [0.164287627,0.106327094, ] x_axis_data = [] for i in range(1): ...

千万不能被人看见！！ 我信安19届乃是历代最强，谁赞成，谁反对？ 信安系导师各个是人才，说话又好听。 《可能是培养方案改变的问题，19级是第一届的试行方案，导致了本系19级的水平远不如以往几届》——也许是培养方案的问题，看来20届的水平略不如19届，主要原因是19届有S先生在。可能是培养方案改变的问题，20级是第2届的试行，导致了本系20级的水平远不如以往几届。建议以后，每年都这样写。 《作品赛这个竞赛还是很好拿奖的，三等奖随随便便就拿了》——指今年预赛都进不了几个 《今年的成绩还不错，有个二等奖，还是和计科合作的》——“合作”：出了200块参赛费 《好，我有颜良文丑二将，看来今年一个二等一个三等是稳了》——“稳了”指国赛总共进2个 正经の信安系地狱笑话 在你校，信安国赛往往特指作品赛。 你问为什么？你校压根没进过实践赛的国赛 第15届信安国赛罪己 还是本人行为前后不一的问题，算法确实是一流的。 本人的最初目的或者说所谓的初心，有三：杀穿竞赛，锻炼后辈，偷偷摸鱼。 这三个目的在某些情况下确实是可以满足的，但是今年的条件不足。 想要混一个一等需要本人亲自操刀文 ...

12345678910111213141516171819def paixu(list_line): list_line.sort() return list_lineif __name__ == '__main__': list_line = [] with open("./1.txt", "r") as f: for line in f: if len(line)>10: print(line[4:]) line= line[4:] list_line.append(line.strip()) list_line =paixu(list_line) print(list_line) with open("2.txt","w") as f: for line in list_line: ...

1234567#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-branches =1x= 2assert (branches) == (x)print(1) __assert__语句其实可以当作一个try exception使用 不满足条件即程序中断

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 有读取灰度，读取4通道透明度函数，直接修改透明度，结果必须保存png(可以具有透明度层)import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltdef imread_four_channel(img): """ img : rgb """ b_channel, g_channel, r_channel = cv.split(img) alpha_channel = np.ones(b_channel.shape, dtype=b_channel.dtype) * 255 # alpha通道每个像素点区间为[0,255], 0为完全透明，255是完全不透明 img_BGRA = cv.merge((b_channe ...

原创 ： 2020-10-24 2020-10-24 最近新学习了汇编语言，在vs2019上配置汇编的环境花了很长的事件，总结一下我经过最近的悲惨经历之后的成果。   1，作为学习者，如果需要使用debug功能，最好是不要使用masmplus，因为它的自定义组件debug.exe在64位的windows系统上是不兼容的。debug.exe这个东西可能在几年前还是win的系统上自带的，但是现在而言，至少我的电脑上是没有的，如果在网上去找，还是可以找到的，但是还是没有什么用，因为不兼容呀。推荐还是使用vs2019，再装个插件。插件可以使用AsmDude，可以提供局部高亮。   2，如果以上的环境搭建还是无法让汇编启动，那么就需要”INCLUDE Irvine32.inc“这个东西了。 这个Irvine的库非常的重要 https://www.lanzous.com/i6364hg 还是像配置上面的环境一样把这里的库配到vs2019的项目属性里面就可以了。