跨数据集跨模型攻击
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reid中
query = 要查询的人，也就是输入图片
gallery = 候选库，模型要从这里找同一个人
模型 = 负责从候选库里找最像的人
Market → Duke：生成阶段： crossdata.py
用 Market 训练好的 ResNet50 模型 --use_data Market-1501
去处理 Duke 的 query 图片，给 Duke 的 query 图片加扰动 --test_dir Duke/pytorch
生成 Duke 的对抗 query并保存到相应位置 --adv_query adv_duke_query_data
测试阶段：adv_data_test.py / adv_data_black_test.py
跨数据集类似白盒攻击，跨模型跨数据集类似于黑盒攻击
跨数据集
用 Duke 模型 --use_data duke
读取 Duke gallery --test_dir Duke/pytorch
读取刚才生成的 Duke 对抗 query，计算 Rank@1 / mAP --query_data_dir adv_duke_query_data
跨数据集跨模型
再换个攻击和ResNet50不一样的模型
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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