ECCV 2024 | 讓GPT-4圖像理解更易出錯，全新策略增強VLP模型對抗遷移性

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原標題：ECCV 2024 | 讓GPT-4圖像理解更易出錯，全新策略增強VLP模型對抗遷移性
關鍵字：模型,圖像,遷移性,樣本,多樣性
文章來源：機器之心
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內容摘要：

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針對視覺-語言預訓練（Vision-Language Pretraining, VLP）模型的對抗攻擊，現有的研究往往僅關注對抗軌跡中對抗樣本周圍的多樣性，但這些對抗樣本高度依賴于代理模型生成，存在代理模型過擬合的風險。
為了解決這一問題，我們引入了對抗軌跡交集區域的概念。這個區域由干凈樣本、當前對抗樣

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